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基本概念

計算機視覺(jué)中關(guān)于圖像識別有四大類(lèi)任務(wù)：

1. 分類(lèi)-Classification：解決“是什么？”的問(wèn)題，即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類(lèi)別的目標。
2. 定位-Location：解決“在哪里？”的問(wèn)題，即定位出這個(gè)目標的的位置。
3. 檢測-Detection：解決“是什么？在哪里？”的問(wèn)題，即定位出這個(gè)目標的的位置并且知道目標物是什么。
4. 分割-Segmentation：分為實(shí)例的分割（Instance-level）和場(chǎng)景分割（Scene-level），解決“每一個(gè)像素屬于哪個(gè)目標物或場(chǎng)景”的問(wèn)題。

目標檢測算法分類(lèi)

Two stage目標檢測算法

先進(jìn)行區域生成（region proposal，RP）（一個(gè)有可能包含待檢物體的預選框），再通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行樣本分類(lèi)。

任務(wù)：特征提取—>生成RP—>分類(lèi)/定位回歸。

常見(jiàn)的two stage目標檢測算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。

R-CNN

標題：《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》

時(shí)間：2014

出版源：CVPR 2014

主要鏈接：

1. arXiv:http://arxiv.org/abs/1311.2524
2. github(caffe):https://github.com/rbgirshick/rcnn

2.One stage目標檢測算法

不用RP，直接在網(wǎng)絡(luò )中提取特征來(lái)預測物體分類(lèi)和位置。

任務(wù)：特征提取—>分類(lèi)/定位回歸。

常見(jiàn)的one stage目標檢測算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。