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文章分类 -  AI-5-4深度学习-目标检测

6.SSD算法
摘要：学习目标 知道SSD的多尺度特征图的网络 知道SSD中先验框的生成方式 知道SSD的损失函数的设计 目标检测算法主要分为两类： Two-stage方法：如R-CNN系列算法，主要思路就是通过Selective Search或者CNN网络产生一系列的稀疏矩阵的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归 阅读全文
posted @ 2025-07-03 22:27 指尖下的世界 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
5.YoloV3 案例
摘要：学习目标 熟悉TFRecord文件的使用方法 知道YoloV3模型结构及构建方法 知道数据处理方法 能够利用yoloV3模型进行训练和预测 1.TFrecord文件 该案例中我们依然使用VOC数据集来进行目标检测，不同的是我们要利用tfrecord文件来存储和读取数据，首先来看一下tfrecord文 阅读全文
posted @ 2025-07-03 22:14 指尖下的世界 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
4.yolo系列
摘要：学习目标 知道yolo网络架构，理解其输入输出 知道yolo模型的训练样本构建的方法 理解yolo模型的损失函数 知道yoloV2模型的改进方法 知道yoloV3的多尺度检测方法 知道yoloV3模型的网络结构及网络输出 了解yoloV3模型先验框设计的方法 知道yoloV3模型为什么适用于多标签的 阅读全文
posted @ 2025-07-03 22:08 指尖下的世界 阅读(332) 评论(0) 推荐(0)
3. Faster RCNN案例
摘要：学习目标 了解VOC数据集的应用 理解fasterRCNN模型的构成 能够利用fasterRCNN网络模型进行训练和预测 1. VOC数据集简介 Pascal VOC数据集作为基准数据，在目标检测中常被使用到，很多优秀的计算机视觉模型比如分类，定位，检测，分割，动作识别等模型都是基于PASCAL V 阅读全文
posted @ 2025-07-03 21:57 指尖下的世界 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)
2.R-CNN系列网络
摘要：学习目标 了解Overfeat模型的移动窗口方法 了解RCNN目标检测的思想 了解fastRCNN目标检测的思想 熟悉FasterRCNN目标检测的思想 知道anchor的思想 掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的 掌握ROIPooling的使用方法 知道fasterRCNN的训练方法 1.Ov 阅读全文
posted @ 2025-07-03 21:31 指尖下的世界 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
1.目标检测概述
摘要：1. 目标检测 目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置。 目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务（数据集）需要检测的物体有哪些。假设我们的目标检测模型定位是检测动物（牛、羊、猪、狗、猫五种结果），那么模型对任何一张图片输出结果不会输出 阅读全文
posted @ 2025-07-03 20:25 指尖下的世界 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)