大模型RAG技術：從入門到實踐
在生成候選框之后，接下來就是圖像特征提取。特征提取是目標檢測中的關鍵步驟，傳統方法多采用手工設計的特征，如顏色、紋理、形狀等。特征提取的目的是將圖像的視覺信息轉換為可以量化的特征向量，以便于后續的分類處理。
底層特征包括圖像的顏色和紋理信息。這些特征是圖像的基本組成部分，通常通過顏色直方圖和紋理濾波器等方法提取。這些特征簡單且計算成本低，但對復雜場景的表現有限。
中層次特征通過機器學習方法從底層特征中進行挖掘和學習，如PCA和LDA。中層次特征能夠更好地表征圖像中的復雜結構，通常在計算機視覺任務中表現優越。
高層次特征則是通過對底層和中層次特征的進一步組合和學習得到的，如語義特征。這類特征可以描述更高級別的圖像信息，如人臉識別中的眼鏡、胡須等特征。
在特征提取完成后，下一步是使用分類器對候選框中的圖像進行分類。傳統目標檢測算法中常用的分類器包括SVM和Adaboost等。這些分類器需要通過大量樣本進行訓練，以便在檢測過程中準確區分目標和背景。
Adaboost是一種集成學習算法，通過組合多個弱分類器來提高分類精度。其訓練過程包括初始化樣本權重、訓練弱分類器、更新樣本權重，并結合多個分類器的結果進行投票。
最后一步是非極大值抑制（NMS），用于消除重疊的候選框。NMS通過計算候選框之間的重疊度（IOU）來保留最具代表性的框，最終輸出檢測結果。這一步驟是提高目標檢測精度的重要環節。
Viola-Jones算法是經典的人臉檢測算法，采用Haar特征和Adaboost分類器。其主要優勢在于實時性好，但對復雜背景的魯棒性較差。
HOG+SVM組合用于行人檢測，HOG特征以其對光照變化的魯棒性著稱，SVM則提供了強大的分類能力。然而，該方法對計算資源的要求較高。
DPM（Deformable Parts Model）通過將目標分解為多個部件進行檢測，在處理變形目標時具有優勢。其高效性和準確性使其在許多檢測任務中被廣泛應用。
盡管傳統目標檢測方法在歷史上取得了顯著成就，但隨著計算機視覺任務的不斷復雜化，這些方法面臨著新的挑戰。深度學習的興起為目標檢測提供了新的思路，R-CNN、YOLO等方法通過引入卷積神經網絡，實現了更高的檢測精度和速度。
傳統目標檢測算法流程圖為我們提供了理解目標檢測任務的基礎框架。通過分析這些算法的優缺點，我們可以更好地設計和優化現代目標檢測系統。盡管深度學習方法在許多方面已經超越了傳統方法，但了解這些基礎知識對于推動計算機視覺領域的發展仍然至關重要。
問：什么是目標檢測中的候選框？
問：如何提高目標檢測的精度？
問：傳統目標檢測算法的主要缺點是什么？
