基于深度学习目标检测进展25页PPT
基于深度学习的显著性目标检测技术研究
基于深度学习的显著性目标检测技术研究随着计算机技术的不断发展，人们对计算机视觉的要求也越来越高。
在计算机视觉领域，显著性目标检测技术是一个非常重要的研究方向，它可以识别图像中最具有显著性的目标，为其他任务（如物体识别、图像搜索等）提供帮助。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的显著性目标检测技术也在不断地提升。
一、显著性目标检测技术的研究背景在传统的图像处理技术中，显著性目标检测通常使用局部特征提取的算法。
但是，这种算法表现出来的准确性和鲁棒性有限，因此无法满足大规模图像数据的要求。
深度学习作为一种新兴的技术，可以通过深度学习模型自动学习图像特征，提升图片的识别准确率。
因此，基于深度学习的显著性目标检测技术得到了研究。
二、基于深度学习的显著性目标检测技术的优势基于深度学习的显著性目标检测技术相比传统技术有以下优势：1、自动学习能力强：深度学习模型可以自动学习图像特征和模式，而不需要人为的干预。
2、检测精度高：在一些公开数据集上，基于深度学习的显著性目标检测技术取得了更好的效果，可以更为准确地检测到目标。
3、适用范围广：基于深度学习的显著性目标检测技术适用于不同类型的图像、多种尺度和不同角度的目标检测。
三、基于深度学习的显著性目标检测技术的研究进展随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的显著性目标检测技术也在不断地提升。
以下是一些研究进展：1、深度学习网络的选择：最初基于深度学习的显著性目标检测技术主要使用深度卷积神经网络 (CNN)。
随着研究的深入，一些研究人员提出了基于循环神经网络 (RNN)等其他类型的深度学习网络。
这些研究发现不同类型的深度学习网络在不同的数据集上可以达到更好的效果。
2、多尺度融合技术：随着目标尺寸和角度的变化，图像的显著性目标也会发生变化。
因此，多尺度融合技术已经成为基于深度学习的显著性目标检测中不可缺少的技术。
3、结合其他技术：由于深度学习模型的训练需要大量的数据和时间，一些研究人员将深度学习模型与其他传统的检测技术进行结合，以实现更好的表现。
深度学习技术介绍PPT课件
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
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M40 GPU加速特性
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GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
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最优连接数量：4
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目前的GPU使用方案
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CPU困境
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机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
基于深度学习的目标检测综述
基于深度学习的目标检测综述1. 引言1.1 简介深度学习是一种模拟人类大脑神经网络结构的机器学习方法，其在近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
目标检测作为计算机视觉领域中的重要任务，旨在从图像或视频中准确地检测出图像中的目标物体，并给出其位置和类别信息。
随着深度学习算法的快速发展，基于深度学习的目标检测算法在准确性和速度上取得了显著的突破，被广泛应用于智能安防、自动驾驶、人脸识别等领域。
本综述将围绕深度学习在目标检测领域的应用展开讨论，首先介绍深度学习的发展历程，然后详细阐述目标检测的定义和方法的发展过程，接着深入探讨基于深度学习的目标检测算法的原理和特点。
将介绍目标检测中常用的性能评价指标，以及对未来研究的展望和总结。
通过本文的阐述，读者将能够全面了解基于深度学习的目标检测技术的最新进展和趋势，为相关研究和应用提供参考和借鉴。
1.2 研究背景目标检测是计算机视觉领域中一个重要的问题，其主要任务是从图像或视频中检测出感兴趣的物体并给出其位置和类别信息。
在过去的几年里，随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测在目标检测领域取得了巨大的成功。
深度学习技术以其优秀的特征提取能力和学习能力，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，为目标检测算法的发展提供了更好的技术支持。
在目标检测领域，传统的方法通常需要手工设计特征或者采用复杂的流程来提取物体的特征，这些方法往往需要大量的人力和时间，并且效果不尽如人意。
而基于深度学习的目标检测算法则能够自动学习到更加抽象和高级的特征，从而提高检测的准确性和效率。
研究基于深度学习的目标检测算法具有极其重要的意义，不仅可以提高目标检测的性能，还可以推动计算机视觉技术在实际应用中的发展和应用。
1.3 研究意义目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，其在图像识别、视频分析、智能交通等领域有着广泛的应用。
随着深度学习算法的发展，目标检测技术取得了巨大的进步，深度学习模型如Faster R-CNN、YOLO、SSD等在目标检测任务中取得了优越的性能。
目标检测目标跟踪报告PPT课件
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基于码本模型的运动目标检测方法
原码本算法对RGB空间的视频序列，已具有较 好的检测效果，有一些不足之处：
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• 另外，MRF参数 选取的好坏会直接影响到分割结果，Smits等研究雷达图像分割时表明，马尔可夫参
数 如 果 较 大 容 易 形 成 较 长 的 边 缘 ， 较 小 容 易 形 成 微 边 缘 ， 而 固 定 的 马 尔 可 夫 参 数 则 使 目 标 的 轮 廓 模 糊 ， 对
报告内容
1 全局运动估计 2 马尔可夫随机场分割 3 运动目标分片跟踪
4 车辆检测与跟踪
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图像超分辨率重建
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动态场景的运动检测 • 视频图像中的目标检测与跟踪，是计算机视觉的基础课题，同时具有广泛
的应用价值。 • 依照目标与摄像头之间的关系：
静态场景 目标检测相对简单，研究渐趋成熟 动态场景 相对复杂，成为当前研究领域的热点
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基于图像金字塔分解的全局运动估计
• 采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取算法相 结合,这样既加快了算法的速度,又提高了计算结果的准确性。
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基本步骤如下：
• 用高斯图像构造法构造图像金字塔； • 对金字塔顶层图像进行全局运动估计，求得运动参数； • 将顶层金字塔求得的参数集隐射到金字塔的中间层，并对该层进行全局运
深度学习介绍 ppt课件
3.对于
的各层，计算：
直到输出层 的激活值。
4.计算最终需要的偏导数值：
5.根据残差对参数W和b做出更新：
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反向传播与梯度下降
S型函数导数
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开始
数据输入
权值学习
求隐含层和输出层 神经元输出
杂项
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神经网络
在机器学习与认知识别领域中，人工神经网络是一类模拟生物神经网络的模型，基于 大量训练数据，用来预测（决策问题）或估计目标函数模型。人工神经网络一般呈现 为相互关联的“神经元”之间相互交换信息的系统。在神经元的连接中包含有可以根 据训练样本调整的权重，使得神经网络可以自适应输入样本，并且拥有学习能力。
１）强调了模型结构的深度，通常有5层以上、甚至100多层的隐含层；
２）明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示 变换到一个新特征空间，使得分类或预测更加容易。
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深层带来的好处
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为什么采用层次网络 19
预训练与梯度消失现象
神经网络层数加深以后，容易出现梯度消失现象； 由于前层的梯度是由后层的梯度项相乘得到，梯度会逐层衰减，从而导致后层的网络
X1 X2 X3 X4 X5 +1
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X1* h1
X2* h2
X3* h3
X4* +1
X5*
hidden output
• 自动编码器的主要思想是利用无监督方式最小 化重建误差，学习到的权重提供了一个网络初 始化的较好的初始点。无监督学习的主要目的 是从无标签的数据中提取有用的特征，以减少 输入信息，保留数据中关键的有效信息。网络 通过没有标签的数据学习到潜在的分布信息， 有利于它区分有标签的信息。然而，在网络中， 权重仍然需要进行微调。因此，需要在神经网 络的顶部增加一个线性回归，再对有标签的数 据进行处理。网络的微调会采用梯度下降法， 对所有层同时进行调整。
基于深度学习的目标识别前沿技术与展望 ppt
SVM分类器
贝叶斯网络
DPM目标检 测算法
深度学习的提出和发展
2016
2012
2006
诞生（DNN, DBN）
Hinton 发表了第一篇深度学 习论文
首次应用（CNN）
Hinton学生在2012年ImageNet比 赛中大幅刷新准确度
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.
已被2019年cvpr录取
Kirillov, A., Girshick, R., He, K. & Dollár, P. Panoptic Feature Pyramid Networks. (2019). doi:arXiv:1901.02446v1
二、前沿研究方向与趋势
前沿研究方向与趋势
NAS(Neural Architecture Search)
Pengfei Zhu, Longyin Wen, Xiao Bian, Haibin Ling and Qinghua Hu, arXiv 2018. Vision Meets Drones: A Challenge.
面临的挑战 运动模糊&果冻效应
面临的挑战 果冻效应
面临的挑战
小样本
大部分场景是正常情况，有效样本量非常少。
• 深度学习已经在欧几里得数据域中取得了很大的成功， 但从非欧几里得域生成的数据更需要进行有效的分析。
– 三维激光点云数据 – 化学领域的化学成分结构数据 – 生物领域的基因蛋白数据
• 图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战
– 图数据是不规则的 – 大小不同，节点无序 – 每个实例都与周围的其他实例相关
基于深度学习的目标检测
基于深度学习的⽬标检测普通的深度学习监督算法主要是⽤来做分类，如图1(1)所⽰，分类的⽬标是要识别出图中所⽰是⼀只猫。
⽽在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应⽤中，还包括⽬标定位和⽬标检测等任务。
其中⽬标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分类），⽽且还要预测物体的位置，位置⼀般⽤边框（bounding box）标记，如图1(2)所⽰。
⽽⽬标检测实质是多⽬标的定位，即要在图⽚中定位多个⽬标物体，包括分类和定位。
⽐如对图1(3)进⾏⽬标检测，得到的结果是好⼏只不同动物，他们的位置如图3中不同颜⾊的框所⽰。
(1)⽬标分类(2)⽬标定位(3)⽬标检测图1 ⽬标分类、定位、检测⽰例简单来说，分类、定位和检测的区别如下：1. 分类：是什么？2. 定位：在哪⾥？是什么？（单个⽬标）3. 检测：在哪⾥？分别是什么？（多个⽬标）⽬标检测对于⼈类来说并不困难，通过对图⽚中不同颜⾊模块的感知很容易定位并分类出其中⽬标物体，但对于计算机来说，⾯对的是RGB 像素矩阵，很难从图像中直接得到狗和猫这样的抽象概念并定位其位置，再加上有时候多个物体和杂乱的背景混杂在⼀起，⽬标检测更加困难。
但这难不倒科学家们，在传统视觉领域，⽬标检测就是⼀个⾮常热门的研究⽅向，⼀些特定⽬标的检测，⽐如⼈脸检测和⾏⼈检测已经有⾮常成熟的技术了。
普通的⽬标检测也有过很多的尝试，但是效果总是差强⼈意。
传统的⽬标检测⼀般使⽤滑动窗⼝的框架，主要包括三个步骤：1. 利⽤不同尺⼨的滑动窗⼝框住图中的某⼀部分作为候选区域；2. 提取候选区域相关的视觉特征。
⽐如⼈脸检测常⽤的Harr特征；⾏⼈检测和普通⽬标检测常⽤的HOG特征等；3. 利⽤分类器进⾏识别，⽐如常⽤的SVM模型。
传统的⽬标检测中，多尺度形变部件模型DPM（Deformable Part Model）[13]是出类拔萃的，连续获得VOC（Visual Object Class）2007到2009的检测冠军，2010年其作者Felzenszwalb Pedro被VOC授予”终⾝成就奖”。
深度学习ppt
深度学习与神经网络的异同
神经网络
深度学习
深度学习与神经网络的异同
相同点
二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、 输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同 一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一 个logistic 回归模型。
不同点：采用不同的训练机制
浅层学习与深度学习
传统机器学习和信号处理技术探索仅含单层非线性变 换的浅层学习结构。浅层模型的一个共性是仅含单个 将原始输入信号转换到特定问题空间特征的简单结构。 典型的浅层学习结构包括传统隐马尔科夫模型(HMM)、 条件随机场(CRFs)、最大熵模型(Max Ent)、支持向量 机(SVM)、核回归及仅含单隐层的多层感知器(MLP)等。
CNN的Convolution过程
如图，原图像是5*5大 小，有25个神经元，用一 个3*3的卷积核对它进行 卷积，得到了如右图所示 的卷积后的Feature map。 该特征图大小为3*3。
假设一种卷积核只提取出图像的一种特征，所以一般要多个卷积核 来提取不同的特征，所以每一层一般都会有多张Feature map。
小结： 经过计算，LeNet-5系统总共需要大约13万个参数，这与前面提到的全
连接系统每个隐藏层就需要百万个参数有着天壤之别，极大地减少了计算 量。
在以上的识别系统中，每个特征图提取后都紧跟着一个用来求局部平均 与二次提取的亚取样层。这种特有的两次特征提取结构使得网络对输入样 本有较高的畸变容忍能力。也就是说，卷积神经网络通过局部感受野、共 享权值和亚取样来保证图像对位移、缩放、扭曲的鲁棒性。
Deep Learning
目录
深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）在脑机接口中的应用