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本文檔的主要內容詳細介紹的是人工智能深度學習目標檢測的詳細資料包括了：RCNN，Fast RCNN ，Faster RCNN ，YOLO，SSD
數據預處理
SSD模型訓練
什么是目標檢測？目標檢測主要是明確從圖中看到了什么物體？他們在什么位置。傳統的目標檢測方法一般分為三個階段：首先在給定的圖像上選擇一些候選的區域，然后對這些區域提取特征，最后使用訓練的分類器進行分類。
1. 區域選擇
這一步是為了對目標進行定位。傳統方法是采用窮舉策略。由于目標可能在圖片上的任意位置，而且大小不定，因此使用滑動窗口的策略對整幅圖像進行遍歷，而且需要設置不同的長寬。這種策略雖然可以檢測到所有可能出現的位置，但是時間復雜度太高，產生的冗余窗口太多，嚴重影響后續特征的提取和分類速度的性能。
2. 特征提取
提取特征的好壞會直接影響到分類的準確性，但又由于目標的形態多樣性，提取一個魯棒的特征并不是一個簡單的事。這個階段常用的特征有SIFT（尺度不變特征變換，Scale-invariant feature transform）和HOG（ 方向梯度直方圖特征，Histogram ofOriented Gradient）等。
3. 分類器
主要有SVM，Adaboost等
綜上所述，傳統目標檢測存在兩個主要問題：一個是基于滑動窗口的區域選擇策略沒有針對性，時間復雜度高，窗口冗余；而是手工設計的特征對于多樣性沒有很好的魯棒性。
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