千里之行,始于足下

只为记录一下自己的目标检测方面的笔记，纸质容易丢；同时，也是自己的第一篇博客，鬼知道应该怎么去写！努力吧，少年！！！

目标检测方法综述笔记

在过去的20年时间里，人们普遍认为，目标检测的发展大致经历了两个历史时期，分别是2014年以前的

传统的目标检测

时期和2014年以后的

基于深度学习的目标检测

时期。

1 传统目标检测

早期的目标检测大多是基于手工构建的。由于当时缺乏有效的图像表示，人们别无选择，只能设计复杂的特征表示，以及各种加速技术来用尽有限的计算资源。

传统目标类别检测则通过使用 AdaBoost算法框架、HOG特征和支持向量机等方法，根据选定的特征和分类器，检测出有限的几种类别。

1.1 Viola Jones Detectors

Viola Jones算法是

第一种

能实时处理且效果较好的人脸检测算法，此算法的提出标志着人脸检测进入实际应用阶段。P.Viola和M.Jones在没有任何约束条件(如肤色分割)的情况下首次实现了人脸的实时检测。在同等的检测精度下，检测器的速度是其他算法的数十倍甚至数百倍。这种检测算法，后来被称为“维奥拉-琼斯”(VJ)检测器”，在此以作者的名字命名，以纪念他们的重大贡献。

VJ检测器

采用最直接的检测方法，即，滑动窗口：查看图像中所有可能的位置和比例，