走进目标检测的奇幻世界：从传统到深度学习的跨越

人工智能

2023-03-14 21:43:25

目标检测：传统方法与深度学习的巅峰对决

时光飞逝，目标检测领域已走过 20 多年的风风雨雨，见证了传统方法与深度学习的轮番更迭。一路走来，算法的速度与精度不断提升，这要归功于深度学习等新技术的鼎力相助。

昔日霸主：传统方法

在深度学习大显身手之前，传统方法独占目标检测的舞台。其中，滑动窗口、图像金字塔和特征金字塔等经典算法如同武林中的盖世高手，叱咤风云。他们凭借着穷举搜索的蛮力，从复杂图像中生生揪出目标，令人叹服！

新晋王者：深度学习

然而，时代在变迁，算法也要与时俱进。深度学习横空出世，凭借其强大的特征学习能力和端到端训练方式，一举击溃了传统方法的霸权。卷积神经网络（CNN）更是成为目标检测领域的新宠，用层层叠叠的神经元纵横驰骋，轻松驾驭图像中的千变万化！

目标检测的代码示例

使用 OpenCV 和 YOLOv3 进行目标检测

import cv2

# 加载 YOLOv3 模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights")

# 设置输入图像大小
inpWidth = 416
inpHeight = 416

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 预处理图像
image = cv2.resize(image, (inpWidth, inpHeight))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 创建 blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (inpWidth, inpHeight), [0, 0, 0], swapRB=True, crop=False)

# 设置模型输入
net.setInput(blob)

# 前向传播
detections = net.forward()

# 解析检测结果
for detection in detections[0, 0]:
    confidence = detection[2]
    if confidence > 0.5:
        left, top, right, bottom = (detection[3:7] * [inpWidth, inpHeight, inpWidth, inpHeight]).astype(int)
        cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
        label = classes[detection[1]]
        cv2.putText(image, label, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()