大數據圖像分類和目標檢測技術的區別是什么

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圖像分類和目標檢測技術是計算機視覺領域的重要研究方法。這些技術幫助機器理解和識別實時對象和環境，幫助數字圖像作為輸入。多年來，計算機視覺技術已經被應用于多個領域，包括醫療保健、制造業、零售業等等。

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：這兩種技術到底是什么，這兩種技術又是如何區別的？

我們將了解這兩種技術是什么，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測的技術，該技術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，圖像分類技術可以分為參數和非參數、有監督和無監督以及硬分類器和軟分類器。對于有監督分類，該技術基于所建立的決策邊界來傳遞結果，決策邊界主要依賴于訓練模型時所提供的輸入和輸出。但是，在無監督分類的情況下，該技術根據對輸入數據集本身的分析提供結果；特征不會直接輸入到模型中。

圖像分類技術涉及的主要步驟是確定合適的分類系統、特征提取、選擇好的訓練樣本、圖像預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測類。卷積神經網絡（CNNs）是目前最常用的用于圖像分類的神經網絡模型。

圖像分類技術的類型

有監督圖像分類技術包括并行六面體技術、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

●基于不同傳感器信息的圖像分類

●基于訓練樣本性質的圖像分類

●基于數據所用各種參數的圖像分類

●基于數據像素信息性質的圖像分類

●基于每個空間數據元素生成的輸出數量的圖像分類

●基于空間信息性質的圖像分類。

缺點

●在有監督和無監督的圖像分類技術中，缺點是訓練階段需要大量的時間，不適合處理大數據。

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，除了分類之外，該技術還可以從自然圖像中的大量預定義類別中識別出目標實例的位置。

這種技術能夠搜索特定種類的物體，如汽車、人、動物、鳥類等，并已成功地應用于下一代圖像和視頻處理系統中。只有隨著深度學習方法的出現，這項技術的最新進展才成為可能。

目標檢測技術可以應用于現實工程中，如人臉檢測、行人檢測、車輛檢測、交通標志檢測、視頻監控等。

目標檢測的工作原理

傳統的目標檢測模型主要分為信息區域選擇、特征提取和分類三個階段。有幾種流行的基于深度學習的目標檢測模型，已被組織和學術界用于實現從圖像中檢測目標的效率和準確結果。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，特別是當對象被放置在雜亂和閉塞的環境中的任意姿勢時。

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