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目标检测与分割技术概述
资料介绍
目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在从图像或视频中准确定位并识别出感兴趣的目标对象。该技术通过生成目标边界框（Bounding Box）来表示目标的位置信息，并同时输出目标所属的类别标签，实现"在哪里"和"是什么"的双重信息获取。
主流算法分类
1. 传统检测算法
· Viola-Jones算法：基于Haar特征和AdaBoost分类器，通过滑动窗口实现实时人脸检测，具有速度快的特点，但对复杂背景适应性较差。
· HOG+SVM：方向梯度直方图（HOG）提取特征，结合支持向量机（SVM）分类，在行人检测等场景取得经典成果，但计算成本较高。
2. 深度学习检测算法
· 两阶段检测算法：先生成候选区域（Region Proposal），再进行分类和边界框回归。代表算法包括Faster R-CNN（引入RPN网络实现端到端训练）、Mask R-CNN（扩展支持实例分割）等，具有高精度优势，但推理速度相对较慢。
· 单阶段检测算法：直接对图像进行密集采样并输出检测结果，代表算法有YOLO系列（如YOLOv5/v8，以速度著称）、SSD（多尺度特征融合）、RetinaNet（解决类别不平衡问题）等，在实时性场景应用广泛。
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