Howtosignalprocessing
- Quel est le meilleur algorithme pour la détection d'objets?
- Qu'est-ce que l'algorithme de détection d'objet?
- La détection d'objets utilise-t-elle CNN?
Quel est le meilleur algorithme pour la détection d'objets?
Algorithmes de détection d'objets les plus populaires. Les algorithmes populaires utilisés pour effectuer la détection d'objets comprennent les réseaux de neurones convolutionnels (R-CNN, les réseaux de neurones convolutionnels basés sur la région), le R-CNN rapide et Yolo (vous ne regardez qu'une seule fois). Les R-CNN sont dans la famille R-CNN, tandis que Yolo fait partie de la famille des détecteurs à un seul coup.
Qu'est-ce que l'algorithme de détection d'objet?
Les algorithmes de détection d'objets tirent généralement parti d'apprentissage automatique ou d'apprentissage en profondeur pour produire des résultats significatifs. Lorsque les humains regardent des images ou des vidéos, nous pouvons reconnaître et localiser des objets d'intérêt en quelques instants. Le but de la détection d'objets est de reproduire cette intelligence à l'aide d'un ordinateur.
La détection d'objets utilise-t-elle CNN?
Par conséquent, le modèle utilise d'abord 1 CNN pour obtenir des propositions de région, puis suit exactement la même logique avec un RCNN rapide pour détecter les objets, il utilise donc ces propositions pour extraire les fonctionnalités avec CNN, puis classifier avec des couches entièrement connectées et améliorer les ROI à l'aide de la boîte à délimitation régresseur.
