关键词：
OpenMMLab 目标检测
目标检测
滑窗
-
- 设定一个固定大小的窗口
-
- 遍历图像所有位置，所到之处用分类模型（假设已经训练好）识别窗口中的内容
-
- 为了检测不同大小、不同形状的物体，可以使用不同大小、长宽比的窗口扫描图片
滑窗的效率问题
- 改进思路1：使用启发式算法替换暴力
例如R-CNN，Fast R-CNN 中使用Selective Search 产生提议框
依赖外部算法，系统实现复杂，难以联合优化性能
区域提议：
基于图像颜色或底层特征，找到可能含有物体的区域，再送给神经网络识别
相比于普通滑窗，减少框的个数且保证召回率。 - 改进思路2：减少冗余计算，使用卷积网络实现密集预测
分析滑窗中的重复计算，改进思路：
用卷积一次性计算所有特征，再取出对应位置的特征完成分类。
在特征图上进行密集预测
目标检测技术的演进
参考资料
4 目标检测算法基础
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