目标检测算法，运动目标检测高斯混合模型 matlab

本文目录一览

1，运动目标检测高斯混合模型 matlab
2，yolo算法是什么
3，计算机视觉中目前有哪些经典的目标跟踪算法
4，目标检测算法faster rcnn 知识简要回顾测试篇
5，运动目标检测的检测方法
6，目标检测算法的分步介绍第 1 部分
7，智能视频监控的目标检测
8，目标检测算法RCNNfast RCNNfaster RCNNyoloSSDyoloV2yoloV3
9，计算机视觉中究竟有哪些好用的目标跟踪算法
10，特征提取后怎么用kcf进行目标检测

1，运动目标检测高斯混合模型 matlab

应该可以，先得到帧，再存为avi文件。可把程序及图像发过来看看。

运动目标检测高斯混合模型 matlab

2，yolo算法是什么

yolo算法是一种目标检测算法。目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。两阶段式是先由算法生成一系列候选边界框作为样本，然后再通过卷积神经网络分类这些样本。yolo算法原理因为它采用深层卷积神经网络，吸收了当前很多经典卷积神经网络架构的优秀思想，在位置检测和对象的识别方面，性能达到最优（准确率非常高的情况下还能达到实时检测）。因为作者还将代码开源了。真心为作者这种大公无私的心胸点赞。美中不足的是虽然将代码开源，但是在论文介绍架构原理的时候比较模糊，特别是对一些重要改进，基本上是一笔带过。现在在网络上有很多关于YOLO原理的讲解。

yolo算法是什么

3，计算机视觉中目前有哪些经典的目标跟踪算法

运动目标检测算法有很多,主要包括背景差分法、帧间差分法和光流法等。

有基于压缩感知的ct,fct，也有基于背景的stc,最经典的就是tld等等

计算机视觉中目前有哪些经典的目标跟踪算法

4，目标检测算法faster rcnn 知识简要回顾测试篇

Faster RCNN检测部分主要可以分为四个模块： 1.特征抽取：用于抽取图像特征，一般可以使用vgg、resnet和mobilenet等backbone； 2.RPN（Region Proposal Network）：用于产生候选框，主要做一些粗糙的分类和回归操作； 3.RoI Pooling：主要是为了解决全连接层需要固定尺寸输入，而实际输入大小不一的问题； 4.Classification and Regression：精细化分类和回归。 faster rcnn算法大致流程如下：彩色图像通过backbone进行特征提取，输出最后一层的feature map。接着将这些feature map进一步做基于3x3卷积核的特征提取，该目的是增强模型的鲁棒性。将输出送入两个分支，第一个分支跟类别有关，这里主要是用于简单分类，区分是背景还是物体，这是针对anchor而言的；第二个分支则是用于初步预测候选框的偏移量，这个也是基于anchor而言的；再将前两个分支的结果送入图中的proposal中，首先会根据positive类的score筛选前6000个候选框，再将anchor的坐标和得到的偏移进行整合，得到初步候选框坐标，接着在做NMS,除去重叠严重的框，再经过了NMS后的框中，根据类别score取前300个框。然后将结果送入roi pooing层，用于生成固定尺寸的特征区域，以方便后边的全连接层接受信息；全连接层用于最后提取特征，得到精细的类别和框的偏移量。

5，运动目标检测的检测方法

基于统计背景模型的运动目标检测方法问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样将影响对运动目标的进一步处理和分析

6，目标检测算法的分步介绍第 1 部分

英文原文： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/ 对原文的表达有部分改动在本文中，我们将更深入地研究可用于目标检测的各种算法。我们将从 RCNN 家族的算法开始，即 RCNN、Fast RCNN 和 Faster RCNN。在本系列即将发布的文章中，我们将介绍更高级的算法，如 YOLO、SSD 等。下图是说明目标检测算法如何工作的一个流行示例。图像中的每个物体，从一个人到一只风筝，都以一定的精度被定位和识别。让我们从最简单的深度学习方法开始，也是一种广泛使用的方法，用于检测图像中的目标——卷积神经网络（ CNN）。CNN 的内部工作原理如下：我们将图像传递给网络，然后通过各种卷积和池化层处理，发送给全连接层。最后，我们以目标类别的形式获得输出。这相当简单，不是吗？对于每个输入图像，我们得到一个相应的类作为输出。我们可以使用这种技术来检测图像中的各种目标吗？让我们看看如何使用 CNN 解决一般的目标检测问题。使用这种方法的问题在于图像中的目标可能具有不同的纵横比和空间位置。例如，在某些情况下，目标可能覆盖图像的大部分，而在某些情况下，目标可能仅覆盖图像的一小部分。目标的形状也可能不同（在现实生活中经常发生）。由于这些因素，我们将需要大量的区域，从而导致大量的计算时间。因此，为了解决这个问题并减少区域数量，我们可以使用基于区域的 CNN，它使用提案法选择区域。让我们了解这个基于区域的 CNN 可以为我们做什么。与在大量区域上工作不同的是，RCNN 算法是在图像中选取一堆框并检查这些框中是否有任何一个包含任何目标。 RCNN 使用 selective search 从图像中提取这些框（这些框称为 regions）。让我们首先了解什么是 selective search 以及它如何识别不同的 regions。基本上四个模式可以构成一个物体：不同的尺度、颜色、纹理和外壳。selective search 识别图像中的这些模式，并在此基础上提出各种regions。以下是selective search 工作原理的简要概述：举个例子：到目前为止，我们已经看到了 RCNN 如何实现目标检测。但是这种技术有其自身的局限性。由于以下步骤，训练 RCNN 模型既昂贵又缓慢：所有这些过程结合起来使 RCNN 非常慢。对每张新图像进行预测大约需要 40-50 秒，这实质上使得模型在面对庞大的数据集时变得笨重且几乎无法构建。好消息是——我们有另一种目标检测技术，它修复了我们在 RCNN 中看到的大部分问题。我们还能做些什么来减少 RCNN 算法通常需要的计算时间？我们是否可以每张图像只运行一次并获取所有感兴趣的区域（包含某个目标的区域）。 RCNN 的作者 Ross Girshick 提出了这个想法，即每张图像只运行一次 CNN，然后找到一种方法在 2,000 个区域之间共享该计算。在 Fast RCNN 中，我们将输入图像提供给 CNN，后者反过来生成卷积特征图。使用这些地图，提取提议的区域。然后我们使用 RoI 池化层将所有提议的区域重塑为固定大小，以便可以将其馈入全连接网络。让我们将其分解为简化概念的步骤：因此，Fast RCNN 不是使用三个不同的模型（如 RCNN），而是使用单个模型从区域中提取特征，将它们分成不同的类，并同时返回识别类的边界框。为了进一步分解，我将对每个步骤进行可视化。这就是 Fast RCNN 如何解决 RCNN 的两个主要问题，1. 将每个图像的一个而不是 2,000 个区域传递给 ConvNet。2. 使用一个而不是三个不同的模型来提取特征、分类和生成边界框。但即使是 Fast RCNN 也存在某些问题。它还使用 selective search 作为寻找感兴趣区域的建议方法，这是一个缓慢且耗时的过程。每张图像检测目标大约需要 2 秒，这与 RCNN 相比要好得多。但是当我们考虑大型现实生活数据集时，即使是 Fast RCNN 看起来也不那么快了。 Faster RCNN 是 Fast RCNN 的修改版本。它们之间的主要区别在于 Fast RCNN 使用 selective search 来生成感兴趣的区域，而 Faster RCNN 使用 Region Proposal Network ，又名 RPN。 RPN 将图像特征图作为输入并生成一组目标提议，每个提议的目标以分数作为输出。 Faster RCNN 方法通常遵循以下步骤：让我简要解释一下这个区域提议网络（RPN）实际上是如何工作的。首先，Faster RCNN 从 CNN 获取特征图并将它们传递给区域提议网络。 RPN 在这些特征图上使用一个滑动窗口，在每个窗口，它生成 k 个不同形状和大小的 Anchor 框： Anchor 框是固定大小的边界框，它们放置在整个图像中，具有不同的形状和大小。对于每个 Anchor，RPN 预测两件事：我们现在有不同形状和大小的边界框，它们被传递到 RoI 池化层。在 RPN 步骤之后，有可能存在没有分配给它们的类别提议。我们可以获取每个建议并对其进行裁剪，以便每个建议都包含一个目标。这就是 RoI 池化层所做的。它为每个锚点提取固定大小的特征图：然后将这些特征图传递到具有 softmax 和线性回归层的全连接层。它最终对目标进行分类并预测已识别目标的边界框。到目前为止，我们讨论的所有目标检测算法都使用区域来识别目标。网络不会一次性查看完整图像，而是依次关注图像的各个部分。这会造成两个并发症：

7，智能视频监控的目标检测

视觉监控的主要目的，是从一组包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人体，并对其行为进行理解和描述。大体上这个过程可分为底层视觉模块(low-levelvision)、数据融合模块(intermediate-level vision)和高层视觉模块(high-levelvision)。其中，底层视觉模块主要包括运动检测、目标跟踪等运动分析方法；数据融合模块主要解决多摄像机数据进行融合处理问题；高层视觉模块主要包括目标的识别，以及有关于运动信息的语义理解与描述等。如何使系统自适应于环境，是场景建模以及更新的核心问题。有了场景模型，就可以进行运动检测，然后对检测到的运动区域进行目标分类与跟踪。接下来是多摄像机数据融合问题。最后一步是事件检测和事件理解与描述。通过对前面处理得到的人体运动信息进行分析及理解，最终给出我们需要的语义数据。下面对其基本处理过程做进一步的说明。序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。

8，目标检测算法RCNNfast RCNNfaster RCNNyoloSSDyoloV2yoloV3

深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 2014年R-CNN算法被提出，基本奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。它的算法结构如下图算法步骤如下： R-CNN较传统的目标检测算法获得了50%的性能提升，在使用VGG-16模型作为物体识别模型情况下，在voc2007数据集上可以取得66%的准确率，已经算还不错的一个成绩了。其最大的问题是速度很慢，内存占用量很大，主要原因有两个针对R-CNN的部分问题，2015年微软提出了Fast R-CNN算法，它主要优化了两个问题。 R-CNN和fast R-CNN均存在一个问题，那就是由选择性搜索来生成候选框，这个算法很慢。而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框全部需要经过一次卷积神经网络，也就是需要经过2000次左右的CNN网络，这个是十分耗时的（fast R-CNN已经做了改进，只需要对整图经过一次CNN网络）。这也是导致这两个算法检测速度较慢的最主要原因。 faster R-CNN 针对这个问题，提出了RPN网络来进行候选框的获取，从而摆脱了选择性搜索算法，也只需要一次卷积层操作，从而大大提高了识别速度。这个算法十分复杂，我们会详细分析。它的基本结构如下图主要分为四个步骤：使用VGG-16卷积模型的网络结构：卷积层采用的VGG-16模型，先将PxQ的原始图片，缩放裁剪为MxN的图片，然后经过13个conv-relu层，其中会穿插4个max-pooling层。所有的卷积的kernel都是3x3的，padding为1，stride为1。pooling层kernel为2x2, padding为0，stride为2。 MxN的图片，经过卷积层后，变为了(M/16) x (N/16)的feature map了。 faster R-CNN抛弃了R-CNN中的选择性搜索（selective search）方法，使用RPN层来生成候选框，能极大的提升候选框的生成速度。RPN层先经过3x3的卷积运算，然后分为两路。一路用来判断候选框是前景还是背景，它先reshape成一维向量，然后softmax来判断是前景还是背景，然后reshape恢复为二维feature map。另一路用来确定候选框的位置，通过bounding box regression实现，后面再详细讲。两路计算结束后，挑选出前景候选框（因为物体在前景中），并利用计算得到的候选框位置，得到我们感兴趣的特征子图proposal。卷积层提取原始图像信息，得到了256个feature map，经过RPN层的3x3卷积后，仍然为256个feature map。但是每个点融合了周围3x3的空间信息。对每个feature map上的一个点，生成k个anchor（k默认为9）。anchor分为前景和背景两类（我们先不去管它具体是飞机还是汽车，只用区分它是前景还是背景即可）。anchor有[x,y,w,h]四个坐标偏移量，x,y表示中心点坐标，w和h表示宽度和高度。这样，对于feature map上的每个点，就得到了k个大小形状各不相同的选区region。对于生成的anchors，我们首先要判断它是前景还是背景。由于感兴趣的物体位于前景中，故经过这一步之后，我们就可以舍弃背景anchors了。大部分的anchors都是属于背景，故这一步可以筛选掉很多无用的anchor，从而减少全连接层的计算量。对于经过了3x3的卷积后得到的256个feature map，先经过1x1的卷积，变换为18个feature map。然后reshape为一维向量，经过softmax判断是前景还是背景。此处reshape的唯一作用就是让数据可以进行softmax计算。然后输出识别得到的前景anchors。另一路用来确定候选框的位置，也就是anchors的[x,y,w,h]坐标值。如下图所示，红色代表我们当前的选区，绿色代表真实的选区。虽然我们当前的选取能够大概框选出飞机，但离绿色的真实位置和形状还是有很大差别，故需要对生成的anchors进行调整。这个过程我们称为bounding box regression。假设红色框的坐标为[x,y,w,h], 绿色框，也就是目标框的坐标为[Gx, Gy,Gw,Gh], 我们要建立一个变换，使得[x,y,w,h]能够变为[Gx, Gy,Gw,Gh]。最简单的思路是，先做平移，使得中心点接近，然后进行缩放，使得w和h接近。如下：我们要学习的就是dx dy dw dh这四个变换。由于是线性变换，我们可以用线性回归来建模。设定loss和优化方法后，就可以利用深度学习进行训练，并得到模型了。对于空间位置loss，我们一般采用均方差算法，而不是交叉熵（交叉熵使用在分类预测中）。优化方法可以采用自适应梯度下降算法Adam。得到了前景anchors，并确定了他们的位置和形状后，我们就可以输出前景的特征子图proposal了。步骤如下： 1，得到前景anchors和他们的[x y w h]坐标。 2，按照anchors为前景的不同概率，从大到小排序，选取前pre_nms_topN个anchors，比如前6000个 3，剔除非常小的anchors。 4，通过NMS非极大值抑制，从anchors中找出置信度较高的。这个主要是为了解决选取交叠问题。首先计算每一个选区面积，然后根据他们在softmax中的score（也就是是否为前景的概率）进行排序，将score最大的选区放入队列中。接下来，计算其余选区与当前最大score选区的IOU（IOU为两box交集面积除以两box并集面积，它衡量了两个box之间重叠程度）。去除IOU大于设定阈值的选区。这样就解决了选区重叠问题。 5，选取前post_nms_topN个结果作为最终选区proposal进行输出，比如300个。经过这一步之后，物体定位应该就基本结束了，剩下的就是物体识别了。和fast R-CNN中类似，这一层主要解决之前得到的proposal大小形状各不相同，导致没法做全连接。全连接计算只能对确定的shape进行运算，故必须使proposal大小形状变为相同。通过裁剪和缩放的手段，可以解决这个问题，但会带来信息丢失和图片形变问题。我们使用ROI pooling可以有效的解决这个问题。 ROI pooling中，如果目标输出为MxN，则在水平和竖直方向上，将输入proposal划分为MxN份，每一份取最大值，从而得到MxN的输出特征图。 ROI Pooling层后的特征图，通过全连接层与softmax，就可以计算属于哪个具体类别，比如人，狗，飞机，并可以得到cls_prob概率向量。同时再次利用bounding box regression精细调整proposal位置，得到bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。这样就完成了faster R-CNN的整个过程了。算法还是相当复杂的，对于每个细节需要反复理解。faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层，在voc2012数据集上可以达到83.8%的准确率，超过yolo ssd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢，每秒只能处理5帧，达不到实时性要求。针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点， yolo创造性的提出了one-stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。 yolo直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。通过这种方式， yolo可实现45帧每秒的运算速度，完全能满足实时性要求（达到24帧每秒，人眼就认为是连续的）。它的网络结构如下图：主要分为三个部分：卷积层，目标检测层，NMS筛选层。采用Google inceptionV1网络，对应到上图中的第一个阶段，共20层。这一层主要是进行特征提取，从而提高模型泛化能力。但作者对inceptionV1进行了改造，他没有使用inception module结构，而是用一个1x1的卷积，并联一个3x3的卷积来替代。（可以认为只使用了inception module中的一个分支，应该是为了简化网络结构）先经过4个卷积层和2个全连接层，最后生成7x7x30的输出。先经过4个卷积层的目的是为了提高模型泛化能力。yolo将一副448x448的原图分割成了7x7个网格，每个网格要预测两个bounding box的坐标(x,y,w,h)和box内包含物体的置信度confidence，以及物体属于20类别中每一类的概率（yolo的训练数据为voc2012，它是一个20分类的数据集）。所以一个网格对应的参数为（4x2+2+20) = 30。如下图其中前一项表示有无人工标记的物体落入了网格内，如果有则为1，否则为0。第二项代表bounding box和真实标记的box之间的重合度。它等于两个box面积交集，除以面积并集。值越大则box越接近真实位置。分类信息： yolo的目标训练集为voc2012，它是一个20分类的目标检测数据集。常用目标检测数据集如下表： | Name | # Images (trainval) | # Classes | Last updated | | --------------- | ------------------- | --------- | ------------ | | ImageNet | 450k | 200 | 2015 | | COCO | 120K | 90 | 2014 | | Pascal VOC | 12k | 20 | 2012 | | Oxford-IIIT Pet | 7K | 37 | 2012 | | KITTI Vision | 7K | 3 | | 每个网格还需要预测它属于20分类中每一个类别的概率。分类信息是针对每个网格的，而不是bounding box。故只需要20个，而不是40个。而confidence则是针对bounding box的，它只表示box内是否有物体，而不需要预测物体是20分类中的哪一个，故只需要2个参数。虽然分类信息和confidence都是概率，但表达含义完全不同。筛选层是为了在多个结果中（多个bounding box）筛选出最合适的几个，这个方法和faster R-CNN 中基本相同。都是先过滤掉score低于阈值的box，对剩下的box进行NMS非极大值抑制，去除掉重叠度比较高的box（NMS具体算法可以回顾上面faster R-CNN小节）。这样就得到了最终的最合适的几个box和他们的类别。 yolo的损失函数包含三部分，位置误差，confidence误差，分类误差。具体公式如下：误差均采用了均方差算法，其实我认为，位置误差应该采用均方差算法，而分类误差应该采用交叉熵。由于物体位置只有4个参数，而类别有20个参数，他们的累加和不同。如果赋予相同的权重，显然不合理。故yolo中位置误差权重为5，类别误差权重为1。由于我们不是特别关心不包含物体的bounding box，故赋予不包含物体的box的置信度confidence误差的权重为0.5，包含物体的权重则为1。 Faster R-CNN准确率mAP较高，漏检率recall较低，但速度较慢。而yolo则相反，速度快，但准确率和漏检率不尽人意。SSD综合了他们的优缺点，对输入300x300的图像，在voc2007数据集上test，能够达到58 帧每秒( Titan X 的 GPU )，72.1%的mAP。 SSD网络结构如下图：和yolo一样，也分为三部分：卷积层，目标检测层和NMS筛选层 SSD论文采用了VGG16的基础网络，其实这也是几乎所有目标检测神经网络的惯用方法。先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。SSD认为目标检测中的物体，只与周围信息相关，它的感受野不是全局的，故没必要也不应该做全连接。SSD的特点如下。每一个卷积层，都会输出不同大小感受野的feature map。在这些不同尺度的feature map上，进行目标位置和类别的训练和预测，从而达到多尺度检测的目的，可以克服yolo对于宽高比不常见的物体，识别准确率较低的问题。而yolo中，只在最后一个卷积层上做目标位置和类别的训练和预测。这是SSD相对于yolo能提高准确率的一个关键所在。如上所示，在每个卷积层上都会进行目标检测和分类，最后由NMS进行筛选，输出最终的结果。多尺度feature map上做目标检测，就相当于多了很多宽高比例的bounding box，可以大大提高泛化能力。和faster R-CNN相似，SSD也提出了anchor的概念。卷积输出的feature map，每个点对应为原图的一个区域的中心点。以这个点为中心，构造出6个宽高比例不同，大小不同的anchor（SSD中称为default box）。每个anchor对应4个位置参数(x,y,w,h)和21个类别概率（voc训练集为20分类问题，在加上anchor是否为背景，共21分类）。如下图所示：另外，在训练阶段，SSD将正负样本比例定位1：3。训练集给定了输入图像以及每个物体的真实区域（ground true box），将default box和真实box最接近的选为正样本。然后在剩下的default box中选择任意一个与真实box IOU大于0.5的，作为正样本。而其他的则作为负样本。由于绝大部分的box为负样本，会导致正负失衡，故根据每个box类别概率排序，使正负比例保持在1：3。SSD认为这个策略提高了4%的准确率另外，SSD采用了数据增强。生成与目标物体真实box间IOU为0.1 0.3 0.5 0.7 0.9的patch，随机选取这些patch参与训练，并对他们进行随机水平翻转等操作。SSD认为这个策略提高了8.8%的准确率。和yolo的筛选层基本一致，同样先过滤掉类别概率低于阈值的default box，再采用NMS非极大值抑制，筛掉重叠度较高的。只不过SSD综合了各个不同feature map上的目标检测输出的default box。 SSD基本已经可以满足我们手机端上实时物体检测需求了，TensorFlow在Android上的目标检测官方模型ssd_mobilenet_v1_android_export.pb，就是通过SSD算法实现的。它的基础卷积网络采用的是mobileNet，适合在终端上部署和运行。针对yolo准确率不高，容易漏检，对长宽比不常见物体效果差等问题，结合SSD的特点，提出了yoloV2。它主要还是采用了yolo的网络结构，在其基础上做了一些优化和改进，如下网络采用DarkNet-19：19层，里面包含了大量3x3卷积，同时借鉴inceptionV1，加入1x1卷积核全局平均池化层。结构如下 yolo和yoloV2只能识别20类物体，为了优化这个问题，提出了yolo9000，可以识别9000类物体。它在yoloV2基础上，进行了imageNet和coco的联合训练。这种方式充分利用imageNet可以识别1000类物体和coco可以进行目标位置检测的优点。当使用imageNet训练时，只更新物体分类相关的参数。而使用coco时，则更新全部所有参数。 YOLOv3可以说出来直接吊打一切图像检测算法。比同期的DSSD(反卷积SSD), FPN（feature pyramid networks）准确率更高或相仿，速度是其1/3.。 YOLOv3的改动主要有如下几点：不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。当前目标检测模型算法也是层出不穷。在two-stage领域， 2017年Facebook提出了mask R-CNN 。CMU也提出了A-Fast-RCNN 算法，将对抗学习引入到目标检测领域。Face++也提出了Light-Head R-CNN，主要探讨了 R-CNN 如何在物体检测中平衡精确度和速度。 one-stage领域也是百花齐放，2017年首尔大学提出 R-SSD 算法，主要解决小尺寸物体检测效果差的问题。清华大学提出了 RON 算法，结合 two stage 名的方法和 one stage 方法的优势，更加关注多尺度对象定位和负空间样本挖掘问题。目标检测领域的深度学习算法，需要进行目标定位和物体识别，算法相对来说还是很复杂的。当前各种新算法也是层不出穷，但模型之间有很强的延续性，大部分模型算法都是借鉴了前人的思想，站在巨人的肩膀上。我们需要知道经典模型的特点，这些tricks是为了解决什么问题，以及为什么解决了这些问题。这样才能举一反三，万变不离其宗。综合下来，目标检测领域主要的难点如下：一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2 从YOLOv1到v3的进化之路 SSD-Tensorflow超详细解析【一】：加载模型对图片进行测试 https://blog.csdn.net/k87974/article/details/80606407 YOLO https://pjreddie.com/darknet/yolo/ https://github.com/pjreddie/darknet C#项目参考：https://github.com/AlturosDestinations/Alturos.Yolo 项目实践贴个图。

9，计算机视觉中究竟有哪些好用的目标跟踪算法

貌似有人把跟踪(tracking)和计算机视觉中的目标跟踪搞混了。前者更偏向数学，是对状态空间在时间上的变化进行建模，并对下一时刻的状态进行预测的算法。例如卡尔曼滤波，粒子滤波等。后者则偏向应用，给定中第一帧的某个物体的框，由算法给出后续帧中该物体的位置。最初是为了解决检测算法速度较慢的问题，后来慢慢自成一系。因为变成了应用问题，所以算法更加复杂，通常由好几个模块组成，其中也包括数学上的tracking算法，还有提取特征，在线分类器等步骤。在自成一系之后，目标跟踪实际上就变成了利用之前几帧的物体状态(旋转角度，尺度)，对下一帧的物体检测进行约束(剪枝)的问题了。没错，它又变回物体检测算法了，但却人为地把首帧得到目标框的那步剥离出来。在各界都在努力建立end-to-end系统的时候，目标跟踪却只去研究一个子问题，选择性无视"第一帧的框是怎么来的"的问题。我想，目标跟踪的下一步应该是成为目标检测的一步，充分利用物体特性，建成一个中目标检测的大系统，而不是自成体系，只在自己的小圈子里做研究。答主并非是做目标跟踪方向研究的，但导师在博士期间是做的这个方向，因此也跟着有所涉猎。先匿了，如果有说的不对的地方，还请指正。

10，特征提取后怎么用kcf进行目标检测

KCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。简单来说 KCF 是核相关滤波算法，滤波器和跟踪patch 进行相乘的到相关性，对应位置较大的值，相关性较强，即表示得到的目标位置。KCF全称为Kernel Correlation Filter 核相关滤波算法。是在2014年由Joao F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, and Jorge Batista提出来的，算法出来之后也算是轰动一时，这个算法不论是在跟踪效果还是跟踪速度上都有十分亮眼的表现，所以引起了一大批的学者对这个算法进行研究以及工业界也在陆续把这个算法应用在实际场景当中。这个算法主页里面有论文还有代码都可以在这里面下载，也有一些简介之类的，这篇文章在2015年作者又发在了TPAMI上面，所以大家可能会看到两个版本，但是没有改动，都是可以看到。论文下载地址相关滤波算法算是判别式跟踪，主要是使用给出的样本去训练一个判别分类器，判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息。主要使用轮转矩阵对样本进行采集，使用快速傅里叶变化对算法进行加速计算。KCF的主要贡献使用目标周围区域的循环矩阵采集正负样本，利用脊回归训练目标检测器，并成功的利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积，即元素的点乘，大大降低了运算量，提高了运算速度，使算法满足实时性要求。将线性空间的脊回归通过核函数映射到非线性空间，在非线性空间通过求解一个对偶问题和某些常见的约束，同样的可以使用循环矩阵傅里叶空间对角化简化计算。给出了一种将多通道数据融入该算法的途径。二、详细介绍Abstract：主要介绍了一下这篇文章的想法的由来以及算法的成就和所使用的东西，还介绍了一下论文在哪些数据集上测试了等。简介一般就是论文的总结，对论文做一个总体的介绍，大致的思想基本看了间接之后就能明白了，就是上面我写的那些，使用核相关滤波器训练一个判别式分类器，使用轮转矩阵生成样本去训练分类器，代码也是开源的。Correlat

我不会~~~但还是要微笑~~~：）

目标检测算法，运动目标检测高斯混合模型 matlab

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1，运动目标检测高斯混合模型 matlab

2，yolo算法是什么

3，计算机视觉中目前有哪些经典的目标跟踪算法

4，目标检测算法faster rcnn 知识简要回顾测试篇

5，运动目标检测的检测方法

6，目标检测算法的分步介绍第 1 部分

7，智能视频监控的目标检测

8，目标检测算法RCNNfast RCNNfaster RCNNyoloSSDyoloV2yoloV3

9，计算机视觉中究竟有哪些好用的目标跟踪算法

10，特征提取后怎么用kcf进行目标检测

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