大數(shù)據(jù)圖像分類和目標檢測技術(shù)的區(qū)別是什么

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圖像分類和目標檢測技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方法。這些技術(shù)幫助機器理解和識別實時對象和環(huán)境，幫助數(shù)字圖像作為輸入。多年來，計算機視覺技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括醫(yī)療保健、制造業(yè)、零售業(yè)等等。

由于像圖像分類和目標檢測這樣的方法都是圍繞著數(shù)字圖像中的目標識別而展開的，所以常常會留下混淆：這兩種技術(shù)到底是什么，這兩種技術(shù)又是如何區(qū)別的？

我們將了解這兩種技術(shù)是什么，并討論使它們不同的各種場景。

圖像分類

簡單地說，圖像分類是一種用于對圖像中特定對象的類別進行分類或預(yù)測的技術(shù)，該技術(shù)的主要目的是準確識別圖像中的特征。

圖像分類的工作原理

一般來說，圖像分類技術(shù)可以分為參數(shù)和非參數(shù)、有監(jiān)督和無監(jiān)督以及硬分類器和軟分類器。對于有監(jiān)督分類，該技術(shù)基于所建立的決策邊界來傳遞結(jié)果，決策邊界主要依賴于訓(xùn)練模型時所提供的輸入和輸出。但是，在無監(jiān)督分類的情況下，該技術(shù)根據(jù)對輸入數(shù)據(jù)集本身的分析提供結(jié)果；特征不會直接輸入到模型中。

圖像分類技術(shù)涉及的主要步驟是確定合適的分類系統(tǒng)、特征提取、選擇好的訓(xùn)練樣本、圖像預(yù)處理和選擇合適的分類方法、分類后處理，最后對總體精度進行評估。在這種技術(shù)中，輸入通常是特定對象（如上圖中的兔子）的圖像，輸出是定義和匹配輸入對象的預(yù)測類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）是目前最常用的用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

圖像分類技術(shù)的類型

有監(jiān)督圖像分類技術(shù)包括并行六面體技術(shù)、最小距離分類器、最大似然分類器等。在一篇研究論文中，研究人員提到了以下幾種類型的圖像分類技術(shù)

●基于不同傳感器信息的圖像分類

●基于訓(xùn)練樣本性質(zhì)的圖像分類

●基于數(shù)據(jù)所用各種參數(shù)的圖像分類

●基于數(shù)據(jù)像素信息性質(zhì)的圖像分類

●基于每個空間數(shù)據(jù)元素生成的輸出數(shù)量的圖像分類

●基于空間信息性質(zhì)的圖像分類。

缺點

●在有監(jiān)督和無監(jiān)督的圖像分類技術(shù)中，缺點是訓(xùn)練階段需要大量的時間，不適合處理大數(shù)據(jù)。

目標檢測

目標檢測的問題定義是確定目標在給定圖像中的位置，如目標定位，以及每個目標屬于哪個類別，即目標分類。簡單地說，目標檢測是一種圖像分類技術(shù)，除了分類之外，該技術(shù)還可以從自然圖像中的大量預(yù)定義類別中識別出目標實例的位置。

這種技術(shù)能夠搜索特定種類的物體，如汽車、人、動物、鳥類等，并已成功地應(yīng)用于下一代圖像和視頻處理系統(tǒng)中。只有隨著深度學(xué)習(xí)方法的出現(xiàn)，這項技術(shù)的最新進展才成為可能。

目標檢測技術(shù)可以應(yīng)用于現(xiàn)實工程中，如人臉檢測、行人檢測、車輛檢測、交通標志檢測、視頻監(jiān)控等。

目標檢測的工作原理

傳統(tǒng)的目標檢測模型主要分為信息區(qū)域選擇、特征提取和分類三個階段。有幾種流行的基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測模型，已被組織和學(xué)術(shù)界用于實現(xiàn)從圖像中檢測目標的效率和準確結(jié)果。受歡迎的機型包括MobileNet、You Only Live One（YOLO）、Mark RCNN、RetinaNet等。

缺點

近幾年來，在受控環(huán)境下的目標檢測問題取得了很大的成功。然而，這個問題在不受控制的地方仍然沒有得到解決，特別是當(dāng)對象被放置在雜亂和閉塞的環(huán)境中的任意姿勢時。

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