机器学习课程-温州大学-09深度学习-目标检测

以下是对文档内容的总结： --- ### 《机器学习课程-温州大学-09深度学习-目标检测》总结 #### 1. 目标检测概述 目标检测是图像理解任务中的一部分，主要关注特定物体的类别和位置信息。它的上游任务包括： - **分类（Classification）**：对整张图像进行类别描述。 - **检测（Detection）**：获取目标的类别和位置信息。 - **分割（Segmentation）**：进一步细分为语义分割和实例分割，提供目标的精确轮廓信息。 目标检测算法在学术和工业界主要分为三类： 1. **传统目标检测框架**： - 候选区域选择（滑动窗口遍历）。 - 特征提取（如SIFT、HOG）。 - 分类器分类（如SVM、Adaboost）。 2. **基于深度学习的Two-Stage目标检测框架（准确度优势）**： - 第一阶段生成候选区域（Region Proposal）并附加位置信息。 - 第二阶段对候选区域进行分类和位置修正（如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）。 3. **基于深度学习的One-Stage目标检测框架（速度优势）**： - 端到端框架，直接回归目标边框和类别（如YOLO、SSD、CornerNet）。 --- #### 2. 目标检测算法 - **mAP（Mean Average Precision）**：衡量模型在所有类别上的检测能力，计算方法是对所有类别的AP（Average Precision）取平均值。 - **Recall**：描述模型检测到的目标数量占总目标数量的比例。 --- #### 3. 具体算法 - **YOLO算法**：将检测问题转化为回归问题，直接预测目标边框和类别概率。 - **Faster R-CNN算法**：两阶段框架，通过候选区域和精确分类实现高准确度检测。 --- ### 总结 该文档系统介绍了目标检测的基本概念、传统与深度学习目标检测框架的区别，以及具体算法（如YOLO和Faster R-CNN）的实现方式，并通过mAP等指标评估检测性能。