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传统目标检测算法对比

来源:智东西     编辑:九游集团品牌   时间:2020/6/1   主题:其他 [加盟]

方法

分类

算法逻辑

优点

缺点

适用场合

SIFT

实例检测

提取平移、缩放、旋转不 变的描述子用以匹配

检测特征丰富,具有 优秀匹配效果

g 暈大,检测就慢

图像识别(无速度要求)、 图像拼接、图像恢复等

PCA-SIFT

实例检测

PCA降维减少运算

酗速度获得改善

不完全仿射不变,检测 精度不高

骊点匹配

SURF

实例检测

近似Hessian矩阵,积分 图减少降采样

检测速度快,精度 较高,综合性能好

过于依蛭方向的缺 准确度

物体识别、3D重构

ORB

实例检测

Fast检蹄征点,Brief 计橢征点描述子

检测速度快,检测 精度良好

不具备尺度不变性

实时视频处理

VJ

类别检测

Haar+AdaBoost 检测目 标,级联减少计算量

第一种能够实时检 测的人脸检测算法

准确率f,鲁棒性不足

AI璀涵唇栏




基于深度学习目标检测模型优缺点对比

深度学习模型:OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

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