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    对于飞行员而言，空中格斗充满高度风险和不确定性。人是武器装备的操作者和指挥控制的决策者，是重要的影响因素，同时，空战中的风险和不确定性，在很大程度上也与人直接或间接相关。事实上，正是人类飞行员使得空中格斗充满风险和不确定性。空中格斗过程中，人类飞行员的生理和心理极限随时都可能接受挑战。人类飞行员可能因持续思考和高难度操作而出现反应迟缓、判断失误、动作不当等现象，进而可能输掉空战。人工智能操纵无人战机，完全可以在空中格斗中有着比人类飞行员更好的表现，这是“空战演进”项目研究的立足点。“人工智能+无人机”可以使用更高级的空战技能和更有效的空战策略，同时，其较高的战斗力水平和状态也可以长时间保持稳定，这是人类飞行员无法相比的。一方面，相比人类，人工智能在信息获取、计算能力、运筹规划、响应速度、武器使用等方面占据很大优势，且其“生理”和“心理”更加稳定，不会疲劳和厌倦，没有兴奋、紧张、慌乱、失神、绝望等过激和失控情绪。另一方面，无人机相比有人机，在速度、机动性、隐身能力、武器搭载等技战术性能方面，受到的约束更小，有更大的提升空间。目前，美国和俄罗斯在各自的下一代空中优势战斗机计划中。深度人工智能学院循环神经网络课程。吉林AI人工智能培训哪家好

    Two-Stage算法RCNNRCNN由SS算法(selectivesearch)得到proposals，然后每一个proposal被送到CNN中提取特征，有SVM分类器去预测目标种类，RCNN将VOC07的mAP从(DPM保持的)上升到。SPPNet进一步提升精度，从，并且其推理速度相比SPPNet快了20倍FastRCNNVOC07精度提升到，然后其推理速度相比SPPNet又快了10倍FasterRCNN可以将two-stage的网络进行end2end的训练，并且在VOC07上精度达到，同时其运行速度达到了几乎实时。FPN2017年在FasterRCNN基础上提出FPN，在COCOmAP@.5上达到。One-Stage算法YOLOYOLO在2015年被提出，是深度学习领域的较早One-Stage的目标检测算法，在VOC07上精度在，速度可以达到155fps，可谓逆天！由于精度原因后来发布了YOLOV2，其成绩为45fpswithVOC07mAP=，后来在2018年发布了YOLOV3，吊打同期目标检测方法，直到现在YOLOV3的方法仍然不过时。SSDSSD方法是在2015年被提出来的，它是深度学习领域第二个One-Stage的检测器。同时兼顾了速度和精度，对后面的目标检测算法有着深远的影响。其成绩为(VOC07mAP=,VOC12mAP=,COCOmAP@.5=,mAP@[.5,.95]=),基于SSD的方法的目标检测算法非常地多。RetinaNetFocalLoss在这篇文章被提出来，主要解决的是类别不平衡的问题。甘肃语音识别人工智能培训深度人工智能学院常见的神经网络模型架构分析。

    过去20年中出现了不少优良的特征算子，比如有名的SIFT算子，即所谓的对尺度旋转保持不变的算子。它被较多地应用在图像比对，特别是所谓的structurefrommotion这些应用中，有一些成功的应用例子。另一个是HoG算子，它可以提取物体，比较鲁棒的物体边缘，在物体检测中扮演着重要的角色。这些算子还包括Textons，Spinimage，RIFT和GLOH，都是在深度学习诞生之前或者深度学习真正的流行起来之前，占领视觉算法的主流。几个（半）成功例子这些特征和一些特定的分类器组合取得了一些成功或半成功的例子，基本达到了商业化的要求但还没有完全商业化。一是八九十年代的指纹识别算法，它已经非常成熟，一般是在指纹的图案上面去寻找一些关键点，寻找具有特殊几何特征的点，然后把两个指纹的关键点进行比对，判断是否匹配。然后是2001年基于Haar的人脸检测算法，在当时的硬件条件下已经能够达到实时人脸检测，我们现在所有手机相机里的人脸检测，都是基于它或者它的变种。第三个是基于HoG特征的物体检测，它和所对应的SVM分类器组合起来的就是有名的DPM算法。DPM算法在物体检测上超过了所有的算法，取得了比较不错的成绩。

    四、目标检测进展使用更好的引擎检测器中非常重要的一个部分就是特征提取的主干网络，如果backbone性能优良，检测器效果也会不错。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干网络都是VGG或者resnet，如果对推理时间有要求，一般选取轻量级的网络作为主干网络，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作为主干网络的SSD检测算法。所以说主干网络对时间的精度的影响非常大。VGG，在2014年被提出，有两种结构，分别是16层和19层，分别被称为VGG16和VGG19。VGG网络中使用3x3的卷积代替了5x5和7x7。GoogleNet，顾名思义这个网络由谷歌提出，将网络层数增到了22层，同时在网络中增加了BN层使得训练更加容易收敛Resnet，残差网络结构，在2015年被提出，其结构定制化程度非常高，从10层到152层都可以搭建，主要是解决了网络训练退化的问题，加入残差架构之后网络不会随着层数增加而产生退化现场。DenseNet，在残差网络的基础上进行修改，残差是有shortcut链接，而denseNet块是前面所有的层都与后面层有链接，所以是稠密链接。深度人工智能学院师资力量雄厚，来自众多大厂的工程师担任讲师。

    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。深度人工智能学院编解码结构课程。河南人脸识别人工智能培训机构

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