本篇目录：
- 1、图像识别中的识别、检测、分割、跟踪之间的区别和联系
- 2、目标检测是什么,有能解答的吗?
- 3、如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标
- 4、运动目标检测的检测方法
- 5、小目标检测的方法总结
- 6、经典目标检测算法介绍
图像识别中的识别、检测、分割、跟踪之间的区别和联系
分割：可以图像分割范畴，将图像分成有意义的几块或者提取其中感兴趣区域，方法很多，也可以用到检测方法，比如人脸，行人检测。分割一般精度要求较高。
一个是模式识别，例如如何分割图像、识别目标，主要是人工智能 但实际提及时， 主观感觉上 MV 更多注重广义图像信号(激光，摄像头)与自动化控制(生产线)方面的应用。
总的来说，机器视觉在应用过程中识别图像可以分为以下步骤。
区别：特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
但事实上到目前为止仍然是效果最好的完全通过Transformer去解决图像识别、检测、分割，问题的基础架构。
目标检测是什么,有能解答的吗?
目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像；每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。
教学目标的表述，一般包括以下四个要素： 行为主体：是指学习者，是学生不是教师。若写成“教给学生…”或“培养学生…”都是不妥的，这样，行为的主体就变成了教师，而教师的行为不是教学目标加以描述的对象。
Yolo是一种目标检测算法。目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置（x，y)、宽（w)、高（h)以及其类别。
如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标
所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种： Discrete Adaboost， Real Adaboost， Gentle Adaboost and Logitboost。
（1）收集训练样本：训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。
opencv用adaboost检测人脸，是基于haar特征的。要检测人眼可以自己训练自己的分类器，检测别的同样道理可以自己训练。
HOG特征结合SVM或者Adaboost训练Haar特征，来得到人头部的分类器，将人头部检测出来。然后使用HSV颜色特征区分头发和面部。
运动目标检测的检测方法
运动目标检测主流方法有帧差法、背景差法、光流法等。光流法源于 仿生学 思想，更贴近于直觉，大量昆虫的视觉机理便是基于光流法。
定目标，实际进行运动，比较目标和实际的差距。分析原因。
依据目前基于视频 图像的交通监控方式，提出了一种运动目标检测方法 。
(1)运动目标的检测。在文献[3]中，通过对背景拆分得到开始运动目标M1。用两种方法：对当前帧和背景的加权的平均数值进行背景刷新。
人体运动检测是指在输入视频图像中确定运动人体的位置、尺度大小和姿态的过程[1]。目前采用比较多、比较经典的人体运动检测方法有时间差分法、背景减除法、光流法等。
首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。
小目标检测的方法总结
实现方法： Oversampling ：我们通过在训练期间对这些图像进行过采样来解决包含小对象的相对较少图像的问题（多用这类图片）。
基于区域建议网络的算法：通过首先生成一组候选框，然后使用区域建议网络（RPN）来筛选这些候选框，以减少误报率和提高检测准确度。
Anchor尺度和比例的选取和与GT匹配机制，保证更多的anchor匹配到小目标上；可以从定位和识别两个角度单独思考，设计专门的分类头和回归头（分类所需特征与检测所需特征之间具有一定偏移）。
经典目标检测算法介绍
1、R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域(即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal)，文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络(AlexNet)，得到每个区域内物体的类别。
2、算法详解：Fast R-CNN的流程图如下，网络有两个输入： 图像和对应的region proposal 。其中region proposal由selective search方法得到，没有表示在流程图中。
3、首先从属于RCNN系列算法开始，即RCNN、 Fast RCNN和 Faster RCNN。在之后的文章中，将介绍更多高级算法，如YOLO、SSD等。 解决对象检测任务的简单方法(使用深度学习) 下图说明了对象检测算法是如何工作。
到此，以上就是小编对于目标检测 gan的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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