目標檢測演算法
⑴ 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
第一章介紹運動的分類、計算機視覺領域中運動分析模型、計算機視覺領域運動檢測和目標跟蹤技術研究現狀、計算機視覺領域中運動分析技術的難點等內容；
第二章介紹傳統的運動檢測和目標跟蹤演算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估演算法等；
第三章介紹具有周期性運動特徵的低速目標運動檢測和跟蹤演算法，並以CCD測量系統為例介紹該演算法的應用；
第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤演算法，並以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統為例介紹該演算法的應用；
第五章介紹具有復雜背景的目標運動檢測過程中採用的光流場演算法，包括正規化相關的特性及其改進光流場評估演算法，並介紹改進光流場演算法的具體應用；
第六章介紹互補投票法實現可信賴運動向量估計。
⑵ 如何在嵌入式平台上實現運動目標檢測演算法
運動目標檢測與跟蹤系統的嵌入式實現_網路文庫
http://wenku..com/link?url=suD736_WyPyNRj_CEcdo11mKBNMBoq73-u9IxJkbksOtNXdsfMnxOCN2TUz-zVuWWj96JuSEJg20gpC-oDr6F-yhN5GJjLzN3vyJIgDI1wy
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⑶ 為什麼SSD目標檢測演算法對小目標檢測的效果不好，SSD目標檢測演算法集成tengine裡面嗎
SSD目標檢測演算法對小目標檢測的效果應該算是比較好的，理論上YOLO這種演算法對小目標檢測效果可能不是太好。像YOLO、FasterRCNN這些演算法，它只在最後一層做anchor的話，它沒有多尺度的特徵，對尺度變化不敏感，而SSD是對小目標檢測效果比較好的演算法。
⑷ 人工神經網路目標檢測識別演算法分類
1、基於區域建議的目標檢測和識別演算法
2、基於回歸的目標檢測和識別演算法
3、基於收索的目標檢測和識別演算法
⑸ 請寫出目標檢測過程 以YOLO-v1為例 的非極大值抑制的基本原理
摘要 非極大值抑制，簡稱為NMS演算法，英文為Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制極大值。NMS演算法在不同應用中的具體實現不太一樣，但思想是一樣的。非極大值抑制，在計算機視覺任務中得到了廣泛的應用，例如邊緣檢測、人臉檢測、目標檢測(DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN)等。
⑹ 目標識別的演算法很多，列舉其中的一種，並解釋這個深度學習網路對輸入的要求和對輸出結果的解讀
摘要
⑺ 目標檢測演算法ssd 有沒有提供cpu版本的運行
Faster RCNN用了整合了之前的RCNN啊，SPP-net啊，Fast RCNN啊這些網路的region proposal方式，提出了RPN，所謂RPN就是根據圖像自身的色彩以及邊緣信息等等來生成region proposal的一個網路，因此實現了end-to-end，但還是慢
YOLO就是把原圖劃成7x7的小格子，在每個格子里對目標進行預測，相當於固定了region proposal的位置和大小，所以沒有了RPN，加快了速度，但是准確率下去了
SSD用了YOLO的思想，但是選了6個比例來對原圖進行劃分，這樣就保證了大物體有大格子學，小物體有小格子學，不像YOLO只有一種大小的格子，准確率也提高了（相對於YOLO），速度也上去了（相對於Faster，SSD也沒有RPN步驟）
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⑻ 視頻中的目標檢測與圖像中的目標檢測具體有什麼區別
如果說視頻檢測的目標也是找到每一幀中一些固定類別的物體，那麼跟圖片檢測幾乎一樣，畢竟圖片就是視頻的一幀。
如果視頻檢測的目標是跟蹤某一個特定物體，那麼我認為還是有一些區別的。如果只是用一種檢測的方法，比如ssd，faster rcnn，這些演算法其實是對類敏感，對類間不敏感，如果你要跟蹤某個特定的人，檢測演算法每幀會找出所有的人。
可能你要說重新針對某一特定目標訓練不就好了，這就是我現在正在做的事情了。最直接的問題就在於給你的只有這個要跟蹤的視頻，一般給出第一幀的目標信息，而檢測演算法的訓練需要大量訓練樣本，怎麼破？
⑼ 誰有運動目標檢測演算法的matlab程序
functionvu=get_mask()//定義函數VUbg=imread('tu\\131.jpg');//讀入圖片131.jpgbg=rgb2gray(bg);//將圖片轉換為灰度圖像bg=im2bw(bg,graythresh(bg));//再轉換為二值圖，閾值是對灰度圖像用最大類間方差法得到的Img=imread('tu\\1.jpg');//讀入圖片1.JPGI=rgb2gray(Img);//轉換為灰度圖I=im2bw(I,graythresh(I));//轉換為二值圖bw=I;//L=bwlabel(I);//從黑背景甄別白塊，返回和I相同大小的圖像Lstats=regionprops(L,'Area');//統計被標記白塊的區域的總面積Ar=cat(1,stats.Area);//按列連接矩陣[mr,ind]=max(Ar);//找到Ar中那些最大值的索引位置，將他們放在向量ind中I(L~=ind)=0;//I中L與ind不相等的位置賦值為零vu=imfill(I,'holes');//將原圖填充孔洞
⑽ caffe上有沒有實現YOLO目標檢測演算法
都是自動計算的 可以設置單價 直接連價格都不用算的 利手經緯度來計算的