2.5　本章小結(jié)

本章主要介紹了傳統(tǒng)的目標檢測算法，如模板匹配、ORB特征點匹配、HOG特征提取結(jié)合SVM分類等經(jīng)典的方法。這些傳統(tǒng)的方法一般是先根據(jù)目標物的特點，人工有針對性地提取特征，在特征提取上不需要采集大量的樣本進行訓練。然后采用滑動窗口的方式在整張圖像上掃描，對每一個子窗口內(nèi)的特征圖進行分類。基于這種方式對目標物進行分類和定位。近些年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像檢測上的應用更加廣泛，隨著RCNN系列的探索、SSD算法的提出、YOLO系列的改進，CNN網(wǎng)絡在特征提取方法上更通用，并且在速度和準確率上基本能滿足工程應用的需求。但是，這種基于網(wǎng)絡模型的算法一般需要采集大量的標簽樣本圖像進行訓練。

在kindle搜索B089Y7R3XM可直接購買閱讀