复杂背景下运动目标检测、分割与跟踪的综述报告

复杂背景下运动目标检测、分割与跟踪的综述报告背景介绍目标检测、分割与跟踪是计算机视觉领域的三个重要问题。传统的目标检测和跟踪方法往往无法处理复杂背景下目标的变形、遮挡、运动模糊等问题，而基于深度学习的

复杂背景下运动目标检测、分割与跟踪的综述报告 背景介绍 目标检测、分割与跟踪是计算机视觉领域的三个重要问题。传统的 目标检测和跟踪方法往往无法处理复杂背景下目标的变形、遮挡、运动 模糊等问题，而基于深度学习的目标检测、分割与跟踪方法在解决这些 问题方面具有更好的表现。 目标检测、分割与跟踪的综述 一、目标检测（ObjectDetection） 目标检测是计算机视觉领域中的基础问题，通常指在图像或视频中 自动识别并定位出待检测物体的技术。目标检测可以分为基于传统机器 学习的方法和基于深度学习的方法。 基于传统机器学习的方法常见的有Haar特征、HOG特征和SIFT 特征等，这些特征往往需要手工设计，对于不同类别的目标特征设计过 程需要特定的知识和经验。而基于深度学习的方法则可以通过网络学习 获取特征，相比传统机器学习方法有着更大的优势。目前常见的深度学 习目标检测模型包括FasterRCNN、YOLO（YouOnlyLookOnce）和 SSD（SingleShotMultiBoxDetector）等。 二、目标分割（ObjectSegmentation） 目标分割也是计算机视觉中的重要问题，与目标检测最大的区别是 目标分割不仅需要定位目标并标出其外框，更要求将目标与背景分离。 目标分割可以分为基于区域的方法和基于全卷积网络的方法。 基于区域的目标分割方法常见的有GrabCut和SelectiveSearch 等，这些方法可以将图像划分为多个区域，通过对区域的划分和特征的 选择来准确分割目标。而基于全卷积网络的方法则可以直接对输入图像 进行像素级的分类，分割效果较好，常见的深度学习目标分割模型包括 FCN（FullyConvolutionalNetworks）、SegNet、UNet等。