如上图所示，可以看到上面所列举出来的一系列算法在不同数据集上精度的变化。上面所列出来的每一个算法都是具有里程碑意义的，都值得深入去研究二、目标检测中的技术发展早期传统方法在2000年之前，没有一个统一的检测哲学，检测器通常都是基于一些比较浅层的特征去做设计的，例如组成，形状，边界等等。后来基于机器学习的检测方法发展了一段时间，例如外观统计模型，小波特征表示，梯度表示。在这里就不展开讨论早期的方法了。早在1990年，杨乐春()就已经开始使用CNN做目标检测了，只是由于当时的硬件计算力水平不行，所以导致设计的CNN结构只能往简单的去设计，不然没有好的硬件去运行完成实验。所以说我一直认为深度学习有现在的成就，很大一部分要归功于英伟达。当时做过一些列的提升性的实验，例如“shared-weightreplicatedneuralnetwork”，这个很像我们现在的全卷积网络FCN。多尺度检测的技术发展目标检测技术两大拦路虎就是多尺度目标、小尺寸目标，这两个就是目标检测技术发展到现在一直在解决的问题。深度人工智能学院智慧交通项目。四川人工智能培训学校
标检测一、目标检测的发展过程上图是从1998年到2018年，目标检测文章发表数量变化图，数据来源于谷歌学术。由此可见目标检测领域一直是大家所追捧的热方向。上图展示了目标检测算法近20年来来的方法路线图。很明显，从2012年(深度学习元年)开始，深度学习发展的步伐越来越大。图中每一个标注出来的方法名字都是具有里程碑意义的算法。Detector19年前，，主要应用在人脸检测方面，运行在主频为700MHz的奔腾CPU上，比当时其他的算法速度提升了上百倍。HOGDetector在2005年被提出，因为其特征鲁棒性强，多尺度适应性好，在深度学习出现之前，经常被广泛应用于通用目标检测。DPMDPM是传统算法的老大，是VOC-07，08，09目标检测比赛的赢家，它是HOG方法的拓展。尽管现在的目标检测算法远远强过了DPM，但是DPM提出的很多东西，现在都在沿用，例如难例挖掘，Bbox回归。所以其作者被VOC颁发了“终身成就奖”。青海深度智谷人工智能培训学校深度人工智能学院算法工程师零基础就业班。
在“算法战”作战概念框架内，开展了图像识别、远程维修、精确后勤等方面多个项目，并已在阿富汗、叙利亚等地得到实战检验，而“空战演进”项目正是“算法战”作战概念的又一次落地。“空战演进”项目清晰地勾画出了人工智能空战的前景。随着战斗机信息化水平和机动性能的不断提高，对人类飞行员的身体和心理素质要求也在不断提高，但相应的，人工智能占据的优势也将愈发凸显。“空战演进”项目属于典型的有人/无人混合编组概念。根据项目构想，人工智能控制无人机执行视距内空中格斗任务，人类飞行员处于更安全的位置上，主要承担指挥调度等任务，将主要作为指挥员而非战斗员。有人与无人飞机发挥各自长处，进而可以大幅提高作战效能，实际上，这正是未来战场无人化趋势在空战场的体现。在无人空战领域，美军已经完成布局，并实施了系列研发项目作为支撑，包括“拒止环境下协同作战”“忠诚僚机”等，研究内容以先进自主算法和监督控制技术为重点，目的是提高无人机的自主协同能力。
不止于滑窗很多方法都是基于proposals或者anchor的方法来做目标检测，但是目前非常流行anchorfree，也就是将目标检测看成是关键点检测的问题，因为一个目标可以被表示为左上角和右下角的坐标包围的矩形框，所以这类问题可以被转换成不依赖于anchor的定位问题目标定位能力的提升提升定位能力，一般有两种方式重新修正bbox，bboxrefinement经常被用来在cnn中新加入一个分支来重新定位Bbox的位置。重新设计损失函数，因为目前大部分的损失函数设计都是通过计算IoU来得到定位的loss，这样对于end2end的思想还是相差的有点远，如果能够重新设计一个loss函数来更好的表示定位误差，这样训练过程会更加的好。带语义监督信号学习在训练过程中，我们标注的都是矩形框，矩形框中或多或少都会标有一部分背景信息，如果没有语义信息，那么这种训练其实是不完美的。甚至于有些目标的外形比较奇怪，例如一个猫和一个非常长的火车，如果计算IoU的话，这样计算结果就不能很好的表示定位误差。如果带有语义信息的训练，然后使用多任务的损失函数，这样可以帮助到网络进行很好的学习。TrainingfromScratch现在的深度学习的网路训练之前，都是将主干网路在imageNet上进行预训练的。深度人工智能学院线上线下双模式教学。
1.培育发展人工智能新兴产业。建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，构建包括语音、图像、视频、地图等数据的海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设。进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造等领域规模商用，为产业智能化升级夯实基础。2.推进重点领域智能产品创新。鼓励传统家居企业与互联网企业开展集成创新，不断提升家居产品的智能化水平和服务能力，创造新的消费市场空间。推动汽车企业与互联网企业设立跨界交叉的创新平台，加快智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等技术产品的研发与应用。支持安防企业与互联网企业开展合作，发展和推广图像识别等大数据分析技术，提升安防产品的智能化服务水平。3.提升终端产品智能化水平。着力做大移动智能终端产品和服务的市场规模，提高移动智能终端技术研发及产业化能力。鼓励企业积极开展差异化细分市场需求分析，大力丰富可穿戴设备的应用服务，提升用户体验。推动互联网技术以及智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等智能技术在机器人领域的深入应用。深度人工智能学院农作物病虫害检测项目。湖北深度智谷人工智能培训公司
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“空战演进”项目可为美军“忠诚僚机”等有人/无人混合编组项目提供支撑。“忠诚僚机”项目主要解决有人机与无人机的作战编组内协同问题，其框架内研发了多型无人机，包括XQ-58A“女武神”、F-16战斗机的无人化版本QF-16等，主要承担侦察、电子战、对地打击等任务，但其研发初衷就有作为空战型无人机的考虑，且技战术性能也可以基本满足未来无人歼击机的要求。可以预测，“空战演进”项目将使用这些无人机作为演示验证和飞行试验的平台。“空战演进”项目主要面向无人歼击机一类的空战型无人机，其作战对象主要是其他国家或对手的有人或无人机，以制空权作战为主要任务。无人机具备与有人机空中格斗的能力，这是前所未有的。迄今为止，只有一起无人机与有人机空战的战例。2002年12月23日，美军一架“捕食者”无人机在伊拉克南部地区执行侦察任务，被伊拉克空军老旧的米格-25战斗机击落。“捕食者”为侦察-打击型无人机，不具备空中格斗能力，因此此次空战结果不具代表性。在直接交战任务上，“人工智能+无人机”可以取代“人类飞行员+有人机”。可以设想，在未来空战中，人类飞行员在与敌方“人工智能+无人机”作战系统对抗时。四川人工智能培训学校
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