資料 | 《俞剛：物體檢測的過去、現在和未來》分享PPT

• 2020 年 10 月 8 日
• AI

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【 圖片來源：CSDN  所有者：馮爽朗 】

內容簡介 

物體檢測是電腦視覺中的經典問題之一，其任務是用框去標出影像中物體的位置，並給出物體的類別。從傳統的人工設計特徵加淺層分類器的框架，到基於深度學習的端到端的檢測框架，物體檢測一步步變得愈加成熟。

在傳統視覺領域，物體檢測是一個非常熱門的研究方向。受70年代落後的技術條件和有限應用場景的影響，物體檢測直到上個世紀90年代才開始逐漸走入正軌。物體檢測對於人眼來說並不困難，通過對圖片中不同顏色、紋理、邊緣模組的感知很容易定位出目標物體，但電腦面對的是RGB像素矩陣，很難從影像中直接得到狗和貓這樣的抽象概念並定位其位置，再加上物體姿態、光照和複雜背景混雜在一起，使得物體檢測更加困難。

檢測演算法裡面通常包含三個部分，第一個是檢測窗口的選擇， 第二個是特徵的設計，第三個是分類器的設計。隨著2001年Viola Jones提出基於Adaboost的人臉檢測方法以來，物體檢測演算法經歷了傳統的人工設計特徵加淺層分類器的框架，到基於大數據和深度神經網路的End-To-End的物體檢測框架，物體檢測一步步變得愈加成熟。

補充說明

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