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物体检测和分割

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:

  1. 语义分割(涉及指定输入图像中每个像素的对象类别)
  2. 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:

提示:

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无论是视频数据集采伐或照片数据集收集,
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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。

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