主要内容

识别，对象检测和语义细分

识别，分类，语义图像分割，使用功能检测对象检测以及使用CNN，Yolo和SSD进行深度学习对象检测

计算机视觉工具箱™支持几种用于图像分类，对象检测，万博1manbetx语义细分和识别的方法，包括：

  • 深度学习和卷积神经网络（CNN）

  • 一袋功能

  • 模板匹配

  • 斑点分析

  • Viola-Jones算法

CNN是一种流行的深度学习体系结构，它会直接从图像数据中自动学习有用的功能表示。功能袋将图像功能编码为适合图像分类和图像检索的紧凑表示形式。模板匹配使用小图像或模板在较大图像中找到匹配区域。BLOB分析使用分割和BLOB属性来识别感兴趣的对象。Viola-Jones算法使用类似HAAR的功能和一系列分类器来识别物体，包括面部，鼻子和眼睛。您可以训练此分类器以识别其他对象。

突出的主题

类别

  • 语义细分
    语义图像分割
  • 对象检测
    使用卷积神经网络（CNN或Convnets）执行分类，对象检测，转移学习，创建自定义检测器
  • 文本检测和识别
    使用图像特征检测和描述，深度学习和OCR检测和识别文本
  • 图像类别分类
    为图像分类和基于内容的图像检索（CBIR）系统创建一袋视觉单词
  • 视频分类
    使用深度学习执行视频分类和活动识别
  • 自动视觉检查
    使用异常检测和分类技术自动化质量保证任务