目标检测-01

其他

人脸识别

文本检测

自动驾驶

目标分割

语音语义

目标跟踪

车辆跟踪识别

视频理解

医疗

人体轨迹跟踪

从任务需求本身的角度考虑，四个任务的处理结果的信息量依次增加，需要的工具复杂度会一次增加，因此完成相应任务的难度也会依次增加这四个任务需要对图像的理解逐步深入。给定一张输入图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。定位是在图像分类的基础上，进一步判断图像中的目标具体在图像的什么位置，通常是以包围盒的(bounding box)形式。在目标定位中，通常只有一个或固定数目的目标，而目标检测更一般化，其图像中出现的目标种类和数目都不定。语义分割是目标检测更进阶的任务，目标检测只需要框出每个目标的包围盒，语义分割需要进一步判断图像中哪些像素属于哪个目标。但是，语义分割不区分属于相同类别的不同实例。例如，当图像中有多只猫时，语义分割会将两只猫整体的所有像素预测为“猫”这个类别。与此不同的是，实例分割需要区分出哪些像素属于第一只猫、哪些像素属于第二只猫。此外，目标跟踪通常是用于视频数据，和目标检测有密切的联系，同时要利用帧之间的时序关系。 

人体姿态估计

泛安防

图像识别

目标识别

研究方向

目标检测