深さ学習に基づくターゲット検出方法
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1、目標検出の評価基準
ターゲット検出では、以下のいくつかの指標は非常に重要である:(a)識別精度;(b)識別効率;(c)位置決め精度;目標検出の評価体系において、IoUというパラメータがあり、簡単に言えばモデルが生成した目標ウィンドウと元のマークウィンドウとの重ね合わせ率である.Pascal VOCでは、この値は0.5である.2014年以降に出現したMS COCO競技規則は、このIoUを0.5-1.0の間の総合評価値、すなわち、位置決めが正確であればあるほど、その得点高ければ高いほど,目標検出の評価指標における絶え間ない進歩を反映している.
2、目標検出進展
2.1従来の目標検出方法
従来のターゲット検出方法は,このoverview[1]でまとめられた比較的包括的であり,性能と時間の複雑さの比較を与えており,従来の方法の比較に興味のある提案は精読できる.detectionの精度と時間の複雑さの問題を考慮して、SelectiveSearch[2]とEdgeboxes[3]を紹介する.
2.2深さ学習に基づく目標検出の進展
未完.....
[1] Hosang J, Benenson R, Dollár P, et al. What Makes for Effective Detection Proposals?[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2016, 38(4):814-830.
ターゲット検出では、以下のいくつかの指標は非常に重要である:(a)識別精度;(b)識別効率;(c)位置決め精度;目標検出の評価体系において、IoUというパラメータがあり、簡単に言えばモデルが生成した目標ウィンドウと元のマークウィンドウとの重ね合わせ率である.Pascal VOCでは、この値は0.5である.2014年以降に出現したMS COCO競技規則は、このIoUを0.5-1.0の間の総合評価値、すなわち、位置決めが正確であればあるほど、その得点高ければ高いほど,目標検出の評価指標における絶え間ない進歩を反映している.
2、目標検出進展
2.1従来の目標検出方法
従来のターゲット検出方法は,このoverview[1]でまとめられた比較的包括的であり,性能と時間の複雑さの比較を与えており,従来の方法の比較に興味のある提案は精読できる.detectionの精度と時間の複雑さの問題を考慮して、SelectiveSearch[2]とEdgeboxes[3]を紹介する.
2.2深さ学習に基づく目標検出の進展
R-CNN
Fast-R-CNN
Faster-R-CNN
YOLO
SSD
未完.....
[1] Hosang J, Benenson R, Dollár P, et al. What Makes for Effective Detection Proposals?[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2016, 38(4):814-830.