自学教程：基于深度学习和OpenCV实现目标检测

使用深度学习和 OpenCV 进行目标检测

基于深度学习的对象检测时，您可能会遇到三种主要的对象检测方法：

Faster R-CNNs (Ren et al., 2015)

You Only Look Once (YOLO) (Redmon et al., 2015)

Single Shot Detectors (SSD)（Liu 等人，2015 年）

Faster R-CNNs 可能是使用深度学习进行对象检测最“听说”的方法；然而，该技术可能难以理解（特别是对于深度学习的初学者）、难以实施且难以训练。

此外，即使使用“更快”的 R-CNN 实现（其中“R”代表“区域提议”），算法也可能非常慢，大约为 7 FPS。

如果追求纯粹的速度，那么我们倾向于使用 YOLO，因为这种算法要快得多，能够在 Titan X GPU 上处理 40-90 FPS。 YOLO 的超快变体甚至可以达到 155 FPS。

YOLO 的问题在于它的准确性不高。

最初由 Google 开发的 SSD 是两者之间的平衡。该算法比 Faster R-CNN 更直接。

MobileNets：高效（深度）神经网络

在构建对象检测网络时，我们通常使用现有的网络架构，例如 VGG 或 ResNet，这些网络架构可能非常大，大约 200-500MB。 由于其庞大的规模和由此产生的计算数量，诸如此类的网络架构不适合资源受限的设备。 相反，我们可以使用 Google 研究人员的另一篇论文 MobileNets（Howard 等人，2017 年）。我们称这些网络为“MobileNets”，因为它们专为资源受限的设备而设计，例如您的智能手机。 MobileNet 与传统 CNN 的不同之处在于使用了深度可分离卷积。 深度可分离卷积背后的一般思想是将卷积分成两个阶段：

• 3×3 深度卷积。
• 随后是 1×1 逐点卷积。

这使我们能够实际减少网络中的参数数量。 问题是牺牲了准确性
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