刘元盛基于深度学习的视觉检测案例分析

无人驾驶中视觉检测的基本方法第一类是传统的目标检测算法：Haar特征+Adaboost、HOG（梯度直方图）特征+SVM（支持向量机）算法和DPM（可变形部件模型）等；第二类：以R-CNN为代表，基于目标候选框的思想的Two-stag检测算法，首先提取目标候选框，再利用检测网络在目标候选框的基础上完成模型训练；第三类：YOLO家族算法，YOLOv1~YOLOv4，以及基于YOLO思想改进的算法，摒弃了提取目标候选框的步骤，直接利用检测网络产生目标的类别和位置信息，拥有更高的检测速度。

YOLO算法家族YOLO(Youonly