在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,当前DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载。
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目标检测方法汇总
目标检测方法分类
第一,已知目标的先验知识。
在这种情况下检测目标有两类方法,第一类方法是用目标的先验知识训练一堆弱分类器,然后这些弱分类器一起投票来检测目标,如Boosting, Random forest 都是这个思路,大家熟知的Adaboost人脸检测也是如此。第二类方法是根据先验知识找到目标和非目标的最佳划分线,如SVM.这两类方法各成一家,各有所长,都有着不错的表现。
第二,未知目标的先验知识。
此时不知道要检测的目标是什么,于是什么是目标就有了不同的定义。一种方法是检测场景中的显著目标,如通过一些特征表达出场景中每个像素的显著性概率,然后找到显著目标。另一种方法就是检测场景当中的运动目标了。