近年来，物体检测和分割的速度显著加快。如今，智能算法可以发现视频或图像中无数的单个物体并对其进行分类。虽然这对于机器来说非常困难，但它现在已经成为我们日常生活的一部分。
物体检测和分割均由人工智能 (AI)、机器学习 (ML)和深度学习 (DL)提供支持。在这种情况下，卷积神经网络可以定位并识别图像中每个项目所属的类别。
它还已经发展成为一种智能算法，可以识别数据库中存储的照片中的物体。它现在可以实时查找和分类物体，以实现自动驾驶汽车等功能。
什么是物体检测？
对象检测是一个广义的 商店 术语，描述了一系列与计算机视觉相关的任务，包括检测、识别、定位和分类照片和视频等多个视觉实例中的对象。
物体检测还有一种变体，称为人体检测。在这种情况下，我们利用物体检测来确定图像和视频帧中的“人”所属的主要类别。因此，人体检测是现代视频监控系统和人脸识别技术的重要组成部分。
什么是分割？
此处的“对象分割”是指确定图像中对象的区域和边界的过程。我们人类一直在做这样的事，却没有意识到。
然而，对于在世界中导航的机器来说，这仍然是一个难以克服的障碍。事实上，分割仍然是最具挑战性的分类任务类型。
有两种类型的细分：
- 语义分割（涉及指定输入图像中每个像素的对象类别）
- 实例分割（涉及分离每个对象类型的单个实例）
一般来说，出于实际原因，分割网络的输出通常用彩色像素来表示。
它是如何工作的？
图像分类部分涉及预测对象的 远程工作者的薪酬应根据其驻点还是技能来决定？ 类别或确定图像中是否存在特定对象。通过添加定位，对象检测将图像分类提升到一个新的水平。
定位涉及确定图像中物体的位置并对其进行分割。一旦找到，算法就会在物体周围绘制一个边界框。每当你这样做时，它都会提供对整个物体的更好理解。没有它，我们就只能进行基本的物体分类。
为什么物体检测和分割很重要？
对象检测和分割非常重要，因为它们为大多数计算机视觉驱动的任务提供了基础。这些任务包括图像字幕、图像分割和对象跟踪。
物体检测具有双重性质，可以对图像中的物体进行分类，同时确定其位置，并且在实时物体检测中也具有高度准确性、可靠性和效率。
您可以训练哪些算法？
你可以训练许多智能算法来识别物体和人。以下是主导行业的八大算法：
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1. R-CNN
基于区域的卷积神经网络 (R-CNN)于 2014 年提出，旨 澳大利亚电话号码 在解决一次性选择大量区域的问题。R-CNN 允许我们执行选择性搜索，从图像中提取不超过 2000 个区域（称为区域提议）。这种方法使算法能够处理这 2000 个区域，而不是对大量区域进行分类。