一文读懂深度学习框架下的目标检测(附数据集)

从简单的图像分类到3D位置估算,在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测


如同其他的机器视觉问题一样,目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前,让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。


目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类


在计算机视觉领域中,最为人所知的问题便是图像分类问题。


图像分类是把一幅图片分成多种类别中的一类。 


ImageNet是在学术界使用的最受欢迎的数据集之一,它由数百万个已分类图像组成,部分数据用于ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。 最近几年来,解决分类问题的模型已经有了超越人类的识别能力,所以分类问题实际上已经被解决了。


然而,图像分类问题有许多挑战,相伴随着的是许多如何解决这些问题的文献以及对还未被解决的问题的探讨。 


35aec72ca2125d7cd47ccbe03a42bb2bfe2897e6图像分类

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