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    傳統目標檢測算法對比

    來源:智東西     編輯:創澤   時間:2020/6/1   主題:其他 [加盟]

    方法

    分類

    算法邏輯

    優點

    缺點

    適用場合

    SIFT

    實例檢測

    提取平移、縮放、旋轉不 變的描述子用以匹配

    檢測特征豐富,具有 優秀匹配效果

    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

    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,級聯減少計算量

    第一種能夠實時檢 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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    優酷推薦業務,算法應用場景眾多,需求靈活多變,需要一套通用業務框架,支持運行時的算法流程的裝配,提升算法服務場景搭建的效率

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