目标检测算法
⑴ 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。
⑵ 如何在嵌入式平台上实现运动目标检测算法
运动目标检测与跟踪系统的嵌入式实现_网络文库
http://wenku..com/link?url=suD736_WyPyNRj_CEcdo11mKBNMBoq73-u9IxJkbksOtNXdsfMnxOCN2TUz-zVuWWj96JuSEJg20gpC-oDr6F-yhN5GJjLzN3vyJIgDI1wy
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⑶ 为什么SSD目标检测算法对小目标检测的效果不好，SSD目标检测算法集成tengine里面吗
SSD目标检测算法对小目标检测的效果应该算是比较好的，理论上YOLO这种算法对小目标检测效果可能不是太好。像YOLO、FasterRCNN这些算法，它只在最后一层做anchor的话，它没有多尺度的特征，对尺度变化不敏感，而SSD是对小目标检测效果比较好的算法。
⑷ 人工神经网络目标检测识别算法分类
1、基于区域建议的目标检测和识别算法
2、基于回归的目标检测和识别算法
3、基于收索的目标检测和识别算法
⑸ 请写出目标检测过程 以YOLO-v1为例 的非极大值抑制的基本原理
摘要 非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测(DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN)等。
⑹ 目标识别的算法很多，列举其中的一种，并解释这个深度学习网络对输入的要求和对输出结果的解读
摘要
⑺ 目标检测算法ssd 有没有提供cpu版本的运行
Faster RCNN用了整合了之前的RCNN啊，SPP-net啊，Fast RCNN啊这些网络的region proposal方式，提出了RPN，所谓RPN就是根据图像自身的色彩以及边缘信息等等来生成region proposal的一个网络，因此实现了end-to-end，但还是慢
YOLO就是把原图划成7x7的小格子，在每个格子里对目标进行预测，相当于固定了region proposal的位置和大小，所以没有了RPN，加快了速度，但是准确率下去了
SSD用了YOLO的思想，但是选了6个比例来对原图进行划分，这样就保证了大物体有大格子学，小物体有小格子学，不像YOLO只有一种大小的格子，准确率也提高了（相对于YOLO），速度也上去了（相对于Faster，SSD也没有RPN步骤）
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⑻ 视频中的目标检测与图像中的目标检测具体有什么区别
如果说视频检测的目标也是找到每一帧中一些固定类别的物体，那么跟图片检测几乎一样，毕竟图片就是视频的一帧。
如果视频检测的目标是跟踪某一个特定物体，那么我认为还是有一些区别的。如果只是用一种检测的方法，比如ssd，faster rcnn，这些算法其实是对类敏感，对类间不敏感，如果你要跟踪某个特定的人，检测算法每帧会找出所有的人。
可能你要说重新针对某一特定目标训练不就好了，这就是我现在正在做的事情了。最直接的问题就在于给你的只有这个要跟踪的视频，一般给出第一帧的目标信息，而检测算法的训练需要大量训练样本，怎么破？
⑼ 谁有运动目标检测算法的matlab程序
functionvu=get_mask()//定义函数VUbg=imread('tu\\131.jpg');//读入图片131.jpgbg=rgb2gray(bg);//将图片转换为灰度图像bg=im2bw(bg,graythresh(bg));//再转换为二值图，阈值是对灰度图像用最大类间方差法得到的Img=imread('tu\\1.jpg');//读入图片1.JPGI=rgb2gray(Img);//转换为灰度图I=im2bw(I,graythresh(I));//转换为二值图bw=I;//L=bwlabel(I);//从黑背景甄别白块，返回和I相同大小的图像Lstats=regionprops(L,'Area');//统计被标记白块的区域的总面积Ar=cat(1,stats.Area);//按列连接矩阵[mr,ind]=max(Ar);//找到Ar中那些最大值的索引位置，将他们放在向量ind中I(L~=ind)=0;//I中L与ind不相等的位置赋值为零vu=imfill(I,'holes');//将原图填充孔洞
⑽ caffe上有没有实现YOLO目标检测算法
都是自动计算的 可以设置单价 直接连价格都不用算的 利手经纬度来计算的