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计算机视觉前沿发展：目标检测专题PDF电子书下载

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• 作 者：田彦主编
• 出 版 社：
• 出版年份：2020
• ISBN：
• 页数：0 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：征战地狱：攻克硫磺岛下一篇：深度学习 《计算机视觉前沿发展：目标检测专题》目录 标签：主编 视觉 检测 目标 计算机

第一章 概述1

1.1 什么是目标检测1

1.2 2D目标检测简史1

1.2.1 集成学习架构2

1.2.2 SVM架构5

1.2.3 DPM架构6

1.2.4 Exemplar架构8

1.2.5 深度学习架构9

1.2.6 数据库9

1.3 3D检测简史12

基于SVM12

1.4 本书概述12

第二章 2D图像目标检测14

2.1 样本合成21

2.2 难例选择23

2.3 弱监督学习25

2.4 多尺度目标28

2.4.1 双阶段方法Faster RCNN30

2.4.2 单阶段方法SSD31

2.4.3 基于GAN33

2.5 多姿态（视角）问题35

2.5.1 基于Part36

2.5.2 基于子类别36

2.5.3 基于形变的卷积、池化36

2.5.4 基于GAN37

2.5.5 基于多任务学习38

2.5.6 基于3D模型38

2.5.7 其他38

2.6 多任务学习39

2.6.1 联合检测和分割39

2.6.2 联合检测和对齐42

2.7 遮挡问题46

2.7.1 基于part46

2.7.2 基于霍夫变换46

2.7.3 基于GAN47

2.7.4 基于部分数据增强48

2.8 环境信息48

2.8.1 外扩框49

2.8.2 边界信息51

2.8.3 背景52

2.8.4 物体间信息53

2.8.5 层间信息58

2.8.6 通道间信息60

2.8.7 Attention60

2.9 场景变化61

2.10 新增物体63

2.11 基于密度估计的方法64

2.12 3D框检测64

2.13 视频目标检测65

2.14 交互67

2.15 效率提升67

2.16 密度估计77

2.16.1 基于检测77

2.16.2 基于回归78

2.16.3 相机信息80

2.16.4 时域信息81

2.16.5 多尺度81

2.16.6 Attention84

2.16.7 基于自编码器85

2.16.8 通用目标检测85

2.17 度量方法88

2.18 非极大抑制89

2.19 典型应用89

2.19.1 线的检测89

2.19.2 车辆检测89

2.19.3 车道线检测90

2.19.4 交通标识符检测91

2.19.5 瑕疵检测97

2.19.6 行人检测97

2.19.7 人脸检测97

2.19.8 文本检测99

2.19.9 阴影检测101

2.19.10 无纹理102

2.19.11 其它检测102

第三章 3D目标检测103

3.1 基于双目105

3.2 投影到鸟的视角106

3.3 基于2.5 D表达106

3.4 基于规则3D体素107

3.5 利用几何（Frustum）信息107

3.6 基于点云107

3.7 多任务学习108

3.7.1 检测与分割108

3.7.2 检测与定位108

3.7.3 检测与深度估计109

第四章 总结与展望110

4.1 总结110

4.2 展望111

参考文献112

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摘要：本文以《计算机视觉前沿发展：目标检测专题.pdf电子书版文档下载》为研究对象，从技术背景、算法原理、应用领域和发展趋势四个方面对目标检测在计算机视觉领域的最新进展进行了深入探讨，旨在为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。

1、技术背景

随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域取得了显著的成果。目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，旨在从图像或视频中准确识别和定位多个目标。近年来，随着深度学习技术的不断突破，目标检测技术也得到了快速发展，涌现出了许多优秀的算法和模型。

《计算机视觉前沿发展：目标检测专题.pdf电子书版文档下载》一书详细介绍了目标检测技术的发展历程、关键技术以及代表性算法。通过对技术背景的梳理，有助于读者全面了解目标检测领域的现状和发展趋势。

此外，书中还探讨了目标检测技术在各个领域的应用，如自动驾驶、安防监控、医疗影像等，为读者提供了丰富的应用案例。

2、算法原理

目标检测算法主要分为两大类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。传统方法主要依赖于特征提取和分类器设计，而深度学习方法则通过学习大量的图像数据，自动提取特征并进行分类。

《计算机视觉前沿发展：目标检测专题.pdf电子书版文档下载》一书详细介绍了基于深度学习的目标检测算法，包括Faster R-CNN、SSD、YOLO等。通过对算法原理的阐述，有助于读者深入理解目标检测技术的核心思想。

此外，书中还分析了不同算法的优缺点，为读者在选择目标检测算法时提供参考。

3、应用领域

目标检测技术在各个领域都有广泛的应用。在自动驾驶领域，目标检测技术可以用于识别道路上的车辆、行人、交通标志等，为自动驾驶系统提供决策依据。在安防监控领域，目标检测技术可以用于实时监控，及时发现异常情况。在医疗影像领域，目标检测技术可以用于辅助医生进行疾病诊断。

《计算机视觉前沿发展：目标检测专题.pdf电子书版文档下载》一书详细介绍了目标检测技术在各个领域的应用案例，为读者提供了丰富的实践参考。

此外，书中还探讨了目标检测技术在新兴领域的应用，如无人机、机器人等，为读者展示了目标检测技术的广阔前景。

4、发展趋势

随着深度学习技术的不断发展，目标检测技术也在不断进步。未来，目标检测技术将朝着以下几个方向发展：

1）多尺度目标检测：针对不同尺度的目标，设计更有效的检测算法。

2）实时性：提高目标检测的实时性，满足实际应用需求。

3）多模态融合：结合多种传感器数据，提高目标检测的准确性和鲁棒性。

《计算机视觉前沿发展：目标检测专题.pdf电子书版文档下载》一书对目标检测技术的发展趋势进行了深入分析，为读者提供了有益的启示。

总结：

本文从技术背景、算法原理、应用领域和发展趋势四个方面对《计算机视觉前沿发展：目标检测专题.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述，旨在为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。随着深度学习技术的不断发展，目标检测技术将在各个领域发挥越来越重要的作用。

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