Objectdetectie
Objectdetectie is een computervisie-taak waarbij een diep neuraal netwerk tegelijkertijd alle instanties van één of meerdere objectcategorieën binnen een afbeelding lokaliseert en classificeert, resulterend in een begrenzingskader en een klasse-etiket voor elk gedetecteerd object. Moderne detectoren — van de R-CNN-familie tot YOLO en DETR — bereiken bijna menselijke nauwkeurigheid met realtime snelheden op standaard benchmarks.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
Bronnen
- Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 580–587. DOI: 10.1109/CVPR.2014.81 ↗
- Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Object Detection (Region-Based and Anchor-Free Deep Neural Network Models). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/object-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BeeldclassificatieDeep learning↔ compare
- InstantiesegmentatieDeep learning↔ compare
- Semantische segmentatieDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →