有哪些技术/方法可用于训练和检测汽车和人类等物体？

人工智能 物体识别 模式识别
2021-10-25 12:54:33

我使用 OpenCV 训练 Haar 级联来检测面部和其他模式。然而，我后来意识到 Haar 往往会给出很多误报，我了解到 Hog 会给出更准确的结果。但是 OpenCV 没有关于如何训练猪的很好的文档，我用谷歌搜索了一下，发现了包括 SVM 和其他的结果。

OpenCV 也存在版本控制问题，它们将某些类或函数移动到其他地方。

是否有任何其他技术/方法可用于训练和检测对象和模式？最好有适当的文档和基本教程/示例。语言偏好：C#、Java、C++、Python

1个回答

您正在寻找的术语是用于对象检测的深度学习和卷积神经网络。谷歌对这些条款的反应很好。从学术的角度来看，您可以从：
Single shot multibox detection： https
://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf 或 Faster-RCNN： https
://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 这些不是简单的架构，并且对它们进行了许多改进，但这些让您了解当前最先进的方法。在 Python 的深度学习库中（例如在 Tensorflow、PyTorch 中），这两种网络都有很多实现。

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