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基于深度學習的目標檢測算法剖析與實現

作者 : 安徽思普泰克發(fā)布時間 : 2022-12-10 瀏覽 : 105 次
基于 深度學習的目標檢測算法 剖析與實現 目標檢測是計算機視覺和數字圖像處理的一個熱門方向。廣泛應用于機器人導航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測、航空航天等諸多領域。通過計算

基于深度學習的目標檢測算法剖析與實現

 
目標檢測是計算機視覺和數字圖像處理的一個熱門方向。廣泛應用于機器人導航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測、航空航天等諸多領域。通過計算機視覺降低人力資本消耗具有重要的現實意義。因此，目標檢測成為近年來理論和應用的研究熱點。它是圖像處理和計算機視覺的一個重要分支，也是智能監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分。
 
同時，目標檢測也是該領域的一個基本泛識別算法在人臉識別、步態(tài)識別、人群計數和實例分割等后續(xù)任務中發(fā)揮著至關重要的作用。本文主要介紹兩種基于深度學習的目標檢測算法，即單階段目標檢測算法和兩階段目標檢測算法的思路和具體實現細節(jié)。
訓練過程主要包括數據輸入、模型構建、模型輸出和損失值計算四個過程。其中，PyTorchCV為每個任務類型定義了相應的數據格式，每個方法對應一個數據讀取類。需要注意的是，在計算損失時，需要將Ground Truth編碼成與模型輸出相對應的格式，然后計算預測和目標的損失值。