人工智能AI面试题-【5.1】深度学习⽬标检测技术演进

【5.1】深度学习⽬标检测技术演进 🧐📷 深度学习在目标检测领域的不断演进如火如荼，涌现出一系列强大的算法，包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。让我们来探讨一下这个领域的发展历程。 🚀📈 【5.1.1】常见⽬标检测算法 🎯🤖 目标检测，即在给定图像中准确地定位物体的位置并标识其类别。这意味着要解决物体位置和类别的同时问题。然而，这个任务绝不轻松，因为物体可能具有广泛的尺寸变化、多样的姿态和出现在图像的任何位置，而且可能属于多个不同的类别。 目前，学术界和工业界提出了三种主要类型的目标检测算法： 1. 传统目标检测算法   包括 Cascade、HOG/DPM 和 Haar/SVM 等，以及它们的改进和优化版本。 2. 候选区域 + 深度学习分类   该方法首先提取候选区域，然后使用深度学习进行分类。典型代表包括：   - 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. 基于深度学习的回归方法   包括 YOLO、SSD、DenseBox 等，还有结合 RNN 算法的 RRC detection 以及结合 DPM 的 Deformable CNN 等创新方法。 这些算法的不断演进为目标检测任务带来了巨大的进展，使计算机能够在复杂场景中高效地定位和识别目标。🌟👾🔍