【5.1】深度學(xué)習(xí)?標(biāo)檢測技術(shù)演進 ???? 深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的不斷演進如火如荼，涌現(xiàn)出一系列強大的算法，包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。讓我們來探討一下這個領(lǐng)域的發(fā)展歷程。 ???? 【5.1.1】常見?標(biāo)檢測算法 ???? 目標(biāo)檢測，即在給定圖像中準確地定位物體的位置并標(biāo)識其類別。這意味著要解決物體位置和類別的同時問題。然而，這個任務(wù)絕不輕松，因為物體可能具有廣泛的尺寸變化、多樣的姿態(tài)和出現(xiàn)在圖像的任何位置，而且可能屬于多個不同的類別。 目前，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提出了三種主要類型的目標(biāo)檢測算法： 1. 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法 ??包括 Cascade、HOG/DPM 和 Haar/SVM 等，以及它們的改進和優(yōu)化版本。 2. 候選區(qū)域 + 深度學(xué)習(xí)分類 ??該方法首先提取候選區(qū)域，然后使用深度學(xué)習(xí)進行分類。典型代表包括： ??- R-CNN（Selective Search + CNN + SVM） ??- SPP-net（ROI Pooling） ??- Fast R-CNN（Selective Search + CNN + ROI） ??- Faster R-CNN（RPN + CNN + ROI） ??- R-FCN 等系列方法。 3. 基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法 ??包括 YOLO、SSD、DenseBox 等，還有結(jié)合 RNN 算法的 RRC detection 以及結(jié)合 DPM 的 Deformable CNN 等創(chuàng)新方法。 這些算法的不斷演進為目標(biāo)檢測任務(wù)帶來了巨大的進展，使計算機能夠在復(fù)雜場景中高效地定位和識別目標(biāo)。??????