計算機視覺之目標檢測及影象分割方法

阿新 • • 發佈：2019-01-05

1.目標檢測

現在的目標檢測方法主要分為三類：

（1）基於傳統手工特徵的目標檢測方法

（2）基於RCNN的目標檢測方法
代表演算法有RCNN，SPP-Net, Fast-RCNN，Faster-RCNN

（3）基於CNN迴歸的目標檢測方法
代表演算法有YOLO，SSD

2.影象分割

影象分割包括語義分割和例項分割，分割就將物件在畫素級別上進行提取。

（1）影象語義分割
代表型演算法有：Fully Convolutional Networks， Fully Connected Conditional Random Fields+FCN，CRF+RNN

（2）影象例項分割
例項分割即進行目標檢測+分割

，代表型演算法有Mask-RCNN

（2）基於卷積神經網路的目標檢測綜述
Zhiqiang, W., & Jun, L. (2017). A review of object detection based on convolutional neural network. Paper presented at the Control Conference (CCC), 2017 36th Chinese.

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1.目標檢測現在的目標檢測方法主要分為三類：（1）基於傳統手工特徵的目標檢測方法（2）基於RCNN的目標檢測方法代表演算法有RCNN，SPP-Net, Fast-RCNN，Faster-RCNN （3）基於CNN迴歸的目標檢測方法代表演算法

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