邊緣計算與智能視覺應用 課件 4.1 目標檢測技術_第1頁
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邊緣計算與智能視覺應用4.1目標檢測技術講課人：XXX時間：20XX年12月30日延時符AboutUs目錄定義與概述01主流算法02挑戰與發展03定義與概述01目標檢測技術是指利用計算機視覺和機器學習（尤其是深度學習）的方法，從輸入的圖像或視頻中自動識別并定位出特定類別的目標物體的過程。這些目標物體可以是任何預先定義好的類別，如人、車輛、動物、物品等。目標檢測不僅需要識別出圖像中是否存在目標物體，還需要準確地標出目標物體在圖像中的位置，通常用邊界框（BoundingBox）來表示。定義與概述定義與概述數據預處理關鍵步驟特征提取候選區域生成（只針對于某些算法）分類與定位后處理主流算法02主流算法EfficientDetYOLO系列（YouOnlyLookOnce）R-CNN算法R-CNNR-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）：通過結合區域提案（regionproposals）和卷積神經網絡（CNN）來識別圖像中的物體。EfficientDetEfficientDet是由GoogleBrain團隊提出的一種高效目標檢測模型，它在保持高精度的同時，還具有較低的計算復雜度和內存消耗。YOLO系列YOLO只需要LookOnce。YOLO系列的核心思想就是把目標檢測轉變為一個回歸問題，利用整張圖片作為網絡的輸入，通過神經網絡，得到邊界框的位置及其所屬的類別挑戰與發展03挑戰與發展挑戰發展同一幅圖下要識別的物體類別和數量可能同時存在多個，且可能存在相互遮擋的問題；同一幅圖下同一類別的物體可能因為透視原理而大小不同；光照等問題也可能引起圖片質量問題，從而影響目標檢測的準確性。目標檢測算法將朝著更高效、更強泛化能力、更廣泛應用場景以及更高級交互方式的方向發展。例如，通過優化網絡結構、改進訓練策略等手段進一步提高目標檢測算法的效率和精度；利用弱監督學習、自監督學習等技術減少對標注數據的依賴；將多模態信息融合到目標檢測算法中，提高算法在各種復雜環境下的適應性和準確性；以及結合自然語言處理、增強現實

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