CV目标检测（三）——传统的目标检测方法&FCN
滑动窗口法+传统机器学习分类器 SVM、神经网络分类器、KNN分类器 识别效果不够好，准确率不高 计算量比较大，运行速度慢 可能会出现多个正确识别的结果 滑动窗口法+卷积神经网络CNN 速度可能还是慢 全卷积神经网络（FCN） 可以输入任意大小的图片
相关文章
- 1. 目标检测 -- FCN
- 2. 目标检测——R-FCN（五）
- 3. 目标检测之R-FCN
- 4. 目标检测 之 R-FCN
- 5. 目标检测5 - R-FCN
- 6. 三、目标检测
- 7. 目标检测——目标检测方法的综述
- 8. 目标检测方法——SSD
- 9. 传统目标检测算法综述
- 10. 常见传统目标检测算法
- 更多相关文章...
- • Maven 构建 & 项目测试 - Maven教程
- • 使用TCP协议检测防火墙 - TCP/IP教程
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 目标检测 -- FCN
- 2. 目标检测——R-FCN（五）
- 3. 目标检测之R-FCN
- 4. 目标检测 之 R-FCN
- 5. 目标检测5 - R-FCN
- 6. 三、目标检测
- 7. 目标检测——目标检测方法的综述
- 8. 目标检测方法——SSD
- 9. 传统目标检测算法综述
- 10. 常见传统目标检测算法