目标检测是近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支,也是智能监控系统的核心部分,同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性算法,对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。
在深度学习浪潮到来之前,目标检测精度的进步十分缓慢,靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事,而在卷积神经网络(CNN)出现之后,其所展现的强大性能,吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务,也包括着目标检测任务。 目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题,存在很大的提升潜力和空间。从RCNN到Fast RCNN,再到Faster RCNN,一直都有效率上的提升,那么如何深入了解目标检测,掌握模型框架的基本操作?
那么,基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。而研读卷积神经网络的经典论文,对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。
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原文标题:如何深入了解目标检测,掌握模型框架的基本操作
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