機器視覺目標(biāo)檢測中所面對的挑戰(zhàn)

現(xiàn)在的目標(biāo)檢測的作用是什么？

具有目標(biāo)檢測的設(shè)備可以找到目標(biāo)，在其周圍畫出矩形邊界框，并確定每個被檢測目標(biāo)的類別。目標(biāo)檢測應(yīng)用程序應(yīng)用于許多不同的行業(yè)，包括零售、體育、醫(yī)療保健、營銷、室內(nèi)設(shè)計、農(nóng)業(yè)、建筑、公共安全、交通等。

使用機器視覺目標(biāo)檢測的一個很好的例子是足球?qū)W校系統(tǒng)，旨在提高訓(xùn)練分析和俱樂部內(nèi)比賽的質(zhì)量。該平臺允許用戶使用攝像頭跟蹤足球運動員和足球在球場上的運動，并使用收集到的數(shù)據(jù)創(chuàng)建個人訓(xùn)練計劃。

盡管在這一領(lǐng)域取得了巨大的進展，計算機視覺的能力也很強，但目標(biāo)檢測是一個復(fù)雜的過程，其實現(xiàn)需要經(jīng)歷一定的挑戰(zhàn)。

目標(biāo)檢測面臨的挑戰(zhàn)有哪些？

視角的多樣性

物體檢測的最大困難之一是，從不同的角度看一個物體可能看起來完全不同。例如，你可以在下面看到的蛋糕圖片各不相同，因為它們從不同的側(cè)面展示物體。因此，檢測器的目標(biāo)是從不同的角度來識別物體。

變形

機器視覺分析的主題不僅是一個固體目標(biāo)，而且還可以變形和改變其形狀，這為目標(biāo)檢測提供了額外的復(fù)雜性。

看看足球運動員擺出不同姿勢的圖片。如果物體檢測器被訓(xùn)練為只發(fā)現(xiàn)站立或奔跑的人，它可能無法發(fā)現(xiàn)躺在球場上或準(zhǔn)備彎腰做動作的球員。

遮擋

有時，物體會被其他東西遮擋住，這使得人們很難辨認(rèn)這些物體的標(biāo)志。例如，在下面的第一張圖片中，一個杯子被拿這個杯子的人的手蓋住了。

在第二幅圖中，一個人也拿著手機，手擋住了物體。這種情況增加了確定目標(biāo)的困難。

光照條件

照明對物體的定義有很大的影響。相同的物體會因光照條件的不同而看起來不同?？纯聪旅娴膱D片：照亮的空間越少，物體就越不可見。所有這些因素都會影響檢測器定義目標(biāo)的能力。

雜亂或有紋理的背景

需要識別的物體可能會融入背景中，使其難以識別。例如，下圖顯示了很多物品，在識別剪刀或其他感興趣的物品時，這些物品會造成干擾。在這種情況下，目標(biāo)檢測器將遇到檢測問題。

多樣性

同一個物體可能有完全不同的形狀和大小。計算機視覺需要做大量的研究來閱讀一個物體并理解它的含義。

上面所有的圖片都描述了不同類型的房子。一個好的檢測器應(yīng)該檢測這些目標(biāo)，并將它們分配給同一個類。

速度

在視頻方面，探測器需要經(jīng)過訓(xùn)練，以便在不斷變化的環(huán)境中進行分析。這意味著目標(biāo)檢測算法不僅必須準(zhǔn)確地分類重要的目標(biāo)，而且還必須在預(yù)測過程中具有令人難以置信的速度，以便能夠識別運動中的目標(biāo)。

審核編輯 ：李倩