当前位置:   article > 正文

目标检测中YOLO系列算法发展历史回顾

目标检测中YOLO系列算法发展历史回顾


目标检测简介

  • 图像分类:在图像分类中仅仅对图像所属的类别进行判断。
  • 目标检测:除了对图像的类别进行判断外,还需要对图像中目标的位置进行判定,并通过置信度的设定过滤掉一些误检目标。
  • 语义分割:找出图像中同一类物体目标所在的具体位置。
  • 实例分割:不仅要区分语义分割中的位置外,还要区分同一类目标的位置。

one-stage VS two-stage

one-stage

优点:速度快

       避免背景错误,产生false positive(也就是说误检率低)

       学到物体的泛化特征
  • 1
  • 2
  • 3

缺点:精度低(定位、检出率)

       小物体检测效果不好
  • 1

two-stage

优点:精度高(定

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/2023面试高手/article/detail/571775
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号