对象检测
对象检测是一种计算机视觉技术，用于在图像或视频中定位对象的实例。对象检测算法通常利用机器学习或者深度学习产生有意义的结果。当人们看图像或视频时，可以瞬间识别和定位感兴趣的物体。目标检测的目标就是用计算机复制这种智能。对象检测的最佳方法取决于您的应用程序和您试图解决的问题。
深度学习技术需要大量标记的训练图像，因此建议使用GPU来减少培训模型所需的时间。基于深度学习的对象检测方法使用卷积神经网络（CNNS或CUMMNET），例如R-CNN和YOLO V2，或使用单次检测（SSD）。您可以通过利用来训练自定义对象检测器，或者使用佩带的对象检测器转移学习，一种使您能够以备用网络开始的方法，然后为您的应用程序进行微调。卷积神经网络需要深度学习工具箱™。CUDA支持培训和预测金宝app®有能力的GPU。建议使用GPU，并要求并行计算工具箱™。有关更多信息，请参见计算机视觉工具箱首选项和MathWorks产品中的并行计算支持金宝app下载188bet金宝搏（并行计算工具箱）。
用于目标检测的机器学习技术包括聚合通道特征(ACF)、使用定向梯度直方图特征(HOG)的支持向量机(SVM)分类，以及用于人脸或上半身检测的Viola-Jones算法。金宝app您可以选择从一个预训练的对象检测器开始，或者创建一个自定义的对象检测器来适合您的应用程序。
职能
话题
开始
对象检测使用深学习神经网络。
选择返回和接受点对象的函数，以获取多种类型的功能
指定像素索引、空间坐标和三维坐标系统
了解本地特征检测和提取的好处和应用
使用计算机Vision Toolbox™功能通过创建一袋视觉单词来进行图像类别分类。
训练定制分类器
比较可视化功能。
对象检测和语义分割的培训数据
交互式标记标记对象检测的矩形ROI，语义分割的像素，例如图像分割的多边形和图像分类的场景。
交互式标签矩形roi对象检测，像素为语义分割，多边形为实例分割，和场景的图像分类在视频或图像序列。
深入学习的数据购物（深度学习工具箱）
了解如何在深度学习应用程序中使用数据存储。
使用Mask R-CNN和深度学习进行多类实例分割。
创建用于对象检测或语义分割的训练数据图像贴标器或者视频贴图。
开始深入学习
深层网络设计师（深度学习工具箱）
深度学习层名单（深度学习工具箱）
发现Matlab中的所有深度学习层®。
在Matlab中深入学习（深度学习工具箱）
在MATLAB中使用卷积神经网络进行分类和回归，包括预先训练的网络和迁移学习，以及在gpu、cpu、集群和云上的训练，发现深度学习能力。
普里德深度神经网络（深度学习工具箱）
学习如何下载和使用预先训练的卷积神经网络进行分类、迁移学习和特征提取。
特色例子
您还可以从以下列表中选择一个网站：
