BACKGROUND
在过去的十多年时间里，传统的机器视觉领域，通常采用特征描述子来应对目标识别任务，这些特征描述子最常见的就是 SIFT 和 HOG.而 OpenCV 有现成的 API 可供大家实现相关的操作
计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割
目前学术和工业界出现的目标检测算法分成3类：
- 传统的目标检测算法：Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM以及上述方法的诸多改进、优化；
- 双阶段方法：候选区域/框 + 深度学习分类：通过提取候选区域，并对相应区域进行以深度学习方法为主的分类的方案，如：
R-CNN（Selective Search + CNN + SVM）
SPP-net（ROI Pooling）
Fast R-CNN（Selective Search + CNN + ROI）
Faster R-CNN（RPN + CNN + ROI）
R-FCN
等系列方法；
3.单阶段方法： 基于深度学习的回归方法：YOLO/SSD/DenseBox 等方法；以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection；结合DPM的Deformable CNN等
标签：ROI,综述,特征描述,检测,目标,CNN,方法 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43859829/article/details/90763081
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。