OpenMMLab 实战营打卡 - 第 4 课

目标检测

滑窗

• 1. 设定一个固定大小的窗口
• 2. 遍历图像所有位置，所到之处用分类模型（假设已经训练好）识别窗口中的内容
• 3. 为了检测不同大小、不同形状的物体，可以使用不同大小、长宽比的窗口扫描图片

滑窗的效率问题

• 改进思路1：使用启发式算法替换暴力
  例如R-CNN，Fast R-CNN 中使用Selective Search 产生提议框
  依赖外部算法，系统实现复杂，难以联合优化性能
  区域提议：
  基于图像颜色或底层特征，找到可能含有物体的区域，再送给神经网络识别
  相比于普通滑窗，减少框的个数且保证召回率。
• 改进思路2：减少冗余计算，使用卷积网络实现密集预测
  分析滑窗中的重复计算，改进思路：
  用卷积一次性计算所有特征，再取出对应位置的特征完成分类。

在特征图上进行密集预测

目标检测技术的演进

参考资料

4 目标检测算法基础