# 机器学习目标检测的过程
在机器学习中，目标检测是一个重要的任务。它不仅仅是识别图像中的对象，还要精确定位它们。为了帮助刚入行的小白，我们将简要介绍目标检测的基本流程，并逐步引导你实现这一过程。
## 流程步骤
以下是实现机器学习目标检测的主要流程：
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| 步骤 | 描述 |
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1.概述1.1 目标检测的定义识别图片中有哪些物体以及物体的位置（坐标位置）。其中，需要识别哪些物体是人为设定限制的，仅识别需要检测的物体；物体的坐标位置由两种表示方法：极坐标表示（xmin, ymin, xmax, ymax）和中心点坐标表示（x_center, y_center, w, h）。1.2 目标检测的发展1.2.1 传统的目标检测算法（候选区域+手工特征提取+分类器）——two st
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2023-09-26 16:25:19
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目标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的目标进行定位和识别的任务。目标检测已广泛应用于人脸检测、车辆检测、人流量统计、网络图像、安防系统和无人驾驶等多个领域。早期目标检测的实现基于经典算法，比如流行的计算机视觉库OpenCV中支持的算法。然而，这些经典算法在不同的条件下无法获得稳定的性能。2012年深度学习的突破性进展和迅速普及，使得R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、Re
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2024-01-09 15:01:33
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1、目标检测基本概念1.1 什么是目标检测目标检测(Object Dectection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定他们的类别和位置。1.2 目标检测要解决的核心问题除图像分类外，目标检测要解决的核心问题是： 1.目标可能出现在图像的任何位置。 2.目标有各种不同的大小。 3.目标可能有各种不同的形状。1.3 目标检测算法分类Two stage目标检测算法 先进行区域生成（re
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2023-12-12 13:44:41
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计算机视觉：目标检测的发展历程与基础概念目标检测发展历程目标检测基础概念边界框（bounding box）锚框（Anchor box）交并比 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，
研究表明，除海洋外，自然背景偏振度常常比较小，而人造目标却要大得多。尤其重要的是，偏振度是辐射值之比，不需要准确的校准就可以达到相当高的精度，因此，偏振探测在红外探测方面具有极高的应用价值。地球表面和大气中的目标在反射红外辐射时，都会产生部分偏振光。根据基尔霍夫理论，目标的自发辐射中也包含偏振信息。偏振探测优势在于：目标偏振特性不仅由目标温度决定，而且由目标表面的粗糙度、材料、观测角度等因素决定。
# 教你实现吴恩达机器学习目标检测
在如今的人工智能领域，目标检测是计算机视觉的重要应用之一。吴恩达教授的课程中有涉及这一主题，今天我们将指导你如何从零开始实现目标检测。这个过程可以分为几个步骤，下面是详细的步骤流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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前述目标检测（object detection)：解决的问题是物体是什么和物体在哪里的整个流程。 而物体可能是多个类别的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，出现在图片的任何地方等诸多因素，导致目标检测的难度增大。 文章目录1.传统目标检测算法2.候选区域+深度学习分类R-CNN（Selective Search + CNN + SVM）SPP-net（ROI Pooling）Fas
目标检测作为图像处理和计算机视觉领域中的经典课题,在交通监控、图像检索、人机交互等方面有着广泛的应用。它旨在一个静态图像(或动态视频)中检测出人们感兴趣的目标对象。传统的目标检测算法中特征提取和分类决策分开进行，对特征选取的要求就更加严格，在面对复杂场景的时候很难得到理想效果。自Hinton教授提出深度学习理论，越来越多的研究人员发现在目标检测领域应用深度学习，可以有效提高检测效果和性能，于是深度
RCNN训练流程1、用标注图片有监督预训练CNN网络迁移学习，可解决标注框不多，训练样本少的问题2、selective search提取候选框(region proposal)先根据纹理、色彩、直方图等特征将图片划分出不同的区域，分别计算这n个区域的两两相似度，再将相似度最大的两个区域合并，去掉合并的两个区域，重新计算两两相似度，再合并，直到只剩一个区域，最初划分的区域并上这个过程中产生的所有区域
注：本博客作为学习内容汇总，如有问题，请联系作者修改！目标检测1. 基本概念1.1 什么是目标检测？目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：
目标检测之一（传统算法和深度学习的源码学习）本系列写一写关于目标检测的东西，包括传统算法和深度学习的方法都会涉及到，注重实验而不着重理论，理论相关的看论文去哈，主要依赖opencv。一、目标检测有哪些算法，历史简介 最近在做一些目标检测相关的东西，目标检测是计算机视觉里面最重要的课题之一了，很多场合检测和识别都是很重要的，比如
文章目录（一）任务表述（二）主要难题（三）研究进展 （一）任务表述图像理解的三大层次 图像水平的物体分类 通用目标检测 像素水平的物体分割分类（Classification）：是最简单、最基础的图像理解任务 ImageNet是最权威的评测集，每年的ILSVRC催生了大量的优秀深度网络结构，为其他任务提供了基础。在应用领域，人脸、场景的识别等都可以归为分类任务。检测（Detection）：在目标定
基于机器学习算法的视频目标检测(matlab源码)
## 引言
在当今数字视频时代，视频目标检测技术的发展日益成熟。这种技术可以帮助我们从视频中自动识别和跟踪特定的目标物体。机器学习算法在视频目标检测中发挥着重要的作用，特别是深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）。在本文中，我们将介绍一种基于机器学习算法的视频目标检测方法，并提供相关的MATLAB源码示例。
## 视频目标检测技术概述
视频目
原创
2023-07-31 23:54:47
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1.1 前言 前段时间中对目标追踪的主要算法、利弊特性以及本文所使用的基于摄像头的实时目标追踪算法有了一个大致的了解，并帮助同学仿真了一小部分的实验结果。为将算法应用于实际环境，能在不深入研究算法及编程工具的条件下就能对视频追踪有一个清晰的了解，本人特意在原有内容的基础上开发了基于视频追踪算法（同学提供）的图形用户界面（Gra
定义 目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类：两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。两步模型有独立地、显式地提取候选区域提取过程，即先在输入图像上筛选出一些可能存在物体的候选区域，然后针对每个候选区域，判断其是否存在物体。典型的模型有R-CNN、SPPNet、Fast R
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2023-10-16 16:57:42
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1.做感受野分析，确定能够检测目标边长范围这一步得自己算。现成的网络都能搜到别人算好的结果，拿来直接用。2. 用最终特征图的尺寸反推训练样本图像的尺寸这一步也得自己算。有了目标边长范围，选择大于目标框最大边长2倍左右的训练样本图像的尺寸。3. 对原始样本图像进行旋转和成像效果变换增广这一步得写代码。目前广泛使用的正框样本库，旋转之后范围框更加不准，没得意义。如果自己要做样本记得一定要用倾斜范围框去
运动目标的检测是计算机图像处理与图像理解领域里一个重要课题，在机器人导航、智能监控、医学图像分析、视频图像编码及传输等领域有着广泛的应用。
文章目录一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测二、小样本目标检测简介三、小样本目标检测的方法四、小样本目标检测现有的问题五、参考资料 一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测首先必须要分辨这两个概念。如果光看名字，我们可能会单纯的认为小样本就是代检测目标区域比较小，难以检测；少样本就是训练样本数量较少，难以训练。上面的理解其实是错的。看网上大部分的文章、博客、论文，小样本和少样本是等价的。所谓
一、NMS非极大值抑制用在最后阶段，即所有边界框都已经回归调整过后，对图片每一类使用NMS防止一个目标出现多个边界框。 1、非极大值抑制需要设置一个阈值 2、使用时间是最后调整完预测框位置后 3、多少个类就使用多少次非极大值抑制 3、每一类使用非极大值抑制后找到所有这类的边界框添加链接描述二、置信度置信度用来判断边界框内的物体是正样本还是负样本，大于置信度阈值的判定为正样本，小于置信度阈值的判定为
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2023-11-24 05:38:18
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