Об'єкти, виявлені за допомогою модуля Deep Neural Network (dnn) OpenCV за допомогою моделі YOLOv3, натренованої на наборі даних COCO, здатному виявляти об'єкти 80 загальних класів.
'''Виявля́ння об'є́ктів''' () — це комп'ютерна технологія, пов'язана з комп'ютерним баченням та обробкою зображень, яка має справу з виявлянням примірників семантичних об'єктів певного класу (таких як люди, будівлі чи автомобілі) у цифрових зображеннях та відео. До добре досліджених областей виявляння об'єктів належать виявляння облич та . Виявляння об'єктів має застосування у багатьох сферах комп'ютерного бачення, включно з  та відеоспостереженням.

Використання
Виявляння об'єктів на дорозі

Його широко використовують у задачах комп'ютерного бачення, таких як , підрахунок транспортних засобів, , виявляння облич, розпізнавання облич, . Його також використовують у відстежуванні об'єктів, наприклад відстежуванні м'яча під час футбольного матчу, відстежуванні руху біти для крикету, або відстежуванні особи на відео.

Концепція

Кожен клас об'єктів має свої ознаки, які допомагають у його класифікуванні — наприклад, усі кола круглі. Виявляння класу об'єктів використовує ці особливі ознаки. Наприклад, при пошуку кіл шукають об'єкти, що перебувають на певній відстані від якоїсь точки (тобто центру). Подібним чином, при пошуку квадратів потрібні об'єкти, які мають перпендикулярні кути та мають однакову довжину сторін. Подібний підхід використовують для встановлювання облич, де можливо знаходити очі, ніс і губи, а також такі ознаки, як колір шкіри та відстань між очима.

Методи
COCO testdev'' https://cocodataset.org (усі значення зі статей https://arxiv.org авторів цих алгоритмів)

Методи виявляння об'єктів зазвичай належать або до нейромережних, або до ненейронних підходів. Для ненейронних підходів стає необхідним спочатку визначити ознаки за допомогою одного з наведених нижче методів, а потім використовувати метод, такий як опорновекторні машини (ОВМ, ), щоби здійснювати класифікування. З іншого боку, нейронні методики здатні здійснювати наскрізне виявляння об'єктів без спеціального визначення ознак, і зазвичай ґрунтуються на згорткових нейронних мережах (ЗНМ, ).

* Ненейронні підходи:
**  на основі 
** Масштабоінваріантне ознакове перетворення (МІОП, )
** Ознаки гістограм напрямлених градієнтів (ГНГ, )
* Нейромережні підходи:
**  (О-ЗНМ, , Fast R-CNN, Faster R-CNN, каскадна О-ЗНМ.)
** Одноходовий багаторамковий виявляч (ОКВ, )
** You Only Look Once (YOLO, )
** Одноходова уточнювальна нейронна мережа для виявляння об'єктів ()
** Retina-Net
** Деформовні згорткові мережі ()

Див. також

* Виявляння ознак (комп'ютерне бачення)
* 
* 
* 
* 

Примітки

*  
*  

Посилання

*  Multiple object class detection 
*  Spatio-temporal action localization 
*  Video object detection and co-segmentation 

