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傳統(tǒng)目標檢測算法對比

來源：智東西     編輯：創(chuàng)澤   時間：2020/6/1   主題：其他 [加盟]

方法

分類

算法邏輯

優(yōu)點

缺點

適用場合

SIFT

實例檢測

提取平移、縮放、旋轉(zhuǎn)不 變的描述子用以匹配

檢測特征豐富，具有 優(yōu)秀匹配效果

g 暈大，檢測就慢

圖像識別（無速度要求）、 圖像拼接、圖像恢復等

PCA-SIFT

實例檢測

PCA降維減少運算

酗速度獲得改善

不完全仿射不變，檢測 精度不高

驪點匹配

SURF

實例檢測

近似Hessian矩陣，積分 圖減少降采樣

檢測速度快，精度 較高，綜合性能好

過于依蛭方向的缺 準確度

物體識別、3D重構(gòu)

ORB

實例檢測

Fast檢蹄征點,Brief 計橢征點描述子

檢測速度快，檢測 精度良好

不具備尺度不變性

實時視頻處理

VJ

類別檢測

Haar+AdaBoost 檢測目 標，級聯(lián)減少計算量

第一種能夠?qū)崟r檢 測的人臉檢測算法

準確率f,魯棒性不足

AI璀涵唇欄




基于深度學習目標檢測模型優(yōu)缺點對比

深度學習模型：OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

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