当前位置: 首页 > news >正文

来看看双阶段目标检测算法趴

🚀 作者 :“码上有钱”
🚀 文章简介 :AI-目标检测算法
🚀 欢迎小伙伴们 点赞👍、收藏⭐、留言💬

简介

双阶段目标检测算法是一类深度学习算法,通常分为两个阶段来检测和识别图像中的目标。与单阶段目标检测算法不同,双阶段算法首先生成一组候选目标区域,然后对这些候选区域进行分类和精细化定位

常见的双阶段目标检测算法

以下是一些常见的双阶段目标检测算法:R-CNN系列:R-CNN是双阶段目标检测的开创者之一。它包括以下主要版本:

  • R-CNN(Region-CNN):首先通过选择性搜索(Selective
    Search)等方法生成候选区域,然后对每个区域进行卷积神经网络(CNN)特征提取和分类。

  • Fast R-CNN:改进了R-CNN的速度和性能,引入了RoI池化(Region of Interest Pooling)来共享特征提取。

  • Faster R-CNN:引入了区域提议网络(Region Proposal Network,RPN)来生成候选区域,然后使用Fast
    R-CNN进行目标分类和定位。Faster R-CNN是非常流行的双阶段目标检测算法。

  • Mask R-CNN:Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上扩展而来,它不仅可以进行目标检测和分类,还可以进行实例分割,即对每个目标实例进行像素级别的分割。

  • Cascade R-CNN:Cascade R-CNN通过级联多个检测器来提高检测的准确性。每个级联阶段都会筛选出更加可信的候选目标区域。

  • R-FCN(Region-based Fully Convolutional
    Network):R-FCN是一种双阶段目标检测算法,它将目标检测任务转化为一个全卷积网络(FCN)的问题,以减少计算复杂性

  • Detectron2:Detectron2是Facebook AI Research开发的目标检测框架,它支持多种双阶段目标检测算法,包括Faster R-CNN、Mask R-CNN等,并提供了高度可定制的功能。

总结

这些双阶段目标检测算法在准确性方面通常表现出色,特别适用于复杂场景和高精度要求的应用。然而,与单阶段算法相比,它们通常需要更多的计算资源,并在速度上稍有不足。选择双阶段目标检测算法还取决于具体应用的需求,以及可用的硬件和资源

http://www.lryc.cn/news/181295.html

相关文章:

  • python利用matplotlib绘图,对于中文和负号不显示,显示方框“口口”完美解决办法!!
  • 【数组及指针经典笔试题解析】
  • Transformer学习-self-attention
  • Spring Boot:利用JPA进行数据库的增改
  • 列表的增删改查和遍历
  • 获取网卡上的IP、网关及DNS信息,获取最佳路由,遍历路由表中的条目(附源码)
  • 保姆级 -- Zookeeper超详解
  • 【通意千问】大模型GitHub开源工程学习笔记(2)--使用Qwen进行推理的示例代码解析,及transformers的库使用
  • 从0开始python学习-23.selenium 常见鼠标的操作
  • 电气基础——电源、变压器、接触器、断路器、线缆
  • 步力宝科技爆款产品定位,开创智能物联网新商业
  • 凉鞋的 Unity 笔记 105. 第一个通识:编辑-测试 循环
  • Bug:elementUI样式不起作用、Vue引入组件报错not found等(Vue+ElementUI问题汇总)
  • 【大麦小米学量化】使用文心一言AI编写股票量化交易策略代码(含演示代码和进阶演示)
  • 软考 系统架构设计师系列知识点之软件架构风格(1)
  • 轮询与中断
  • 使用docker完成minio服务部署扩容备份迁移生产实践文档
  • 管道-有名管道
  • 谷歌注册手机号码无法验证
  • C语言编译与链接过程详解
  • Qt信号和槽 定时器
  • zemax对称式目镜
  • 层次架构、面向服务架构(四十四)
  • Ubuntu22无法自动进入lightdm图像界面
  • 01BFS最短距离的原理和C++实现
  • 【洛谷 P5266】【深基17.例6】学籍管理 题解(映射+分支)
  • 10.03
  • 链表单向链表跳跃链表
  • 博客无限滚动加载(html、css、js)实现
  • 腾讯云南京服务器性能如何?南京服务器测速IP地址