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2024年十大前沿目标检测模型汇总

news 2025/3/22 20:08:23

《博主简介》

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《------正文------》

引言

目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，涉及识别和定位图像中的目标。深度学习彻底改变了对象检测，允许更准确和有效地检测图像和视频中的对象。到2024年，有几种深度学习模型在物体检测方面取得了重大进展。以下是2024年用于物体检测的十大前沿深度学习模型：

1. YOLOv10

YOLOv10是一种用于对象检测的最先进的深度学习模型，它使用更高效的骨干网络和一组新的检测头。YOLOv10可以高精度地实时检测对象，并且可以在大型数据集上进行训练。

在这里插入图片描述

论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458

优点:
1. 非常快速和有效的目标检测
2. 在大数据集上的高精度
3. 在低端设备上运行缺点:
1. 小目标检测效果有待提升
2. 需要大型数据集才能获得最佳性能

2.EfficientDet

EfficientDet是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用高效的骨干网络和一组新的检测头。EfficientDet被设计为高效和准确，可以高精度地实时检测对象。

在这里插入图片描述

论文：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Tan_EfficientDet_Scalable_and_Efficient_Object_Detection_CVPR_2020_paper.html

优点:
1. 在几个基准数据集上的最先进性能
2. 高效准确的目标检测
3. 可以在大数据集上训练缺点:
1. 需要大量的计算资源
2. 在较小的数据集上训练具有挑战性

3. RetinaNet

RetinaNet是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用特征金字塔网络和新的焦点损失函数。RetinaNet旨在解决对象检测中前景和背景示例之间的不平衡，从而提高准确性。

在这里插入图片描述

论文：https://arxiv.org/pdf/1905.10011

优点:
1. 提高了目标检测的准确性
2. 效率高，可以在低端设备上运行
3. 易于训练和使用缺点:
1. 小目标检测效果有待提升
2. 需要大量数据才能获得最佳性能

4. DETR v2

DETR v2是一个用于对象检测的深度学习模型，使用基于transformer的架构。DETR v2使用集合预测方法来同时预测每个对象的类别和位置。

在这里插入图片描述

论文：https://arxiv.org/pdf/2207.08914

优点:
1. 目标检测精度高，操作简单
2. 能处理高度重叠的对象
3. 不需要锚箱或非最大抑制
缺点:
1. 在计算上耗费资源
2. 需要大量数据才能获得最佳性能

5. CenterNet++

CenterNet++是一个用于对象检测的深度学习模型，它使用热图来预测每个对象的中心。然后，CenterNet++使用第二个网络来预测对象的大小和方向。

在这里插入图片描述

论文：https://arxiv.org/pdf/2204.08394

优点:
1. 目标检测精度高、效率高
2. 能处理较小的目标
缺点:
1. 在计算上耗费资源
2. 对高度重叠的物体效果不好

6. FCOS

FCOS是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用完全卷积的架构来预测每个对象的类别和位置。FCOS高效且准确，在多个基准数据集上获得了最先进的结果。

在这里插入图片描述

论文：https://arxiv.org/pdf/2006.09214

优点:
1. 在几个基准数据集上的最先进性能
2. 目标检测精度高、效率高
3. 不需要锚箱或非最大抑制
缺点:
1. 在计算上耗费资源
2. 需要大型数据集才能获得最佳性能

7. Swin Transformer

Swin Transformer是一个用于对象检测的深度学习模型，使用基于transformer的架构。Swin Transformer使用集合预测方法来同时预测每个对象的类和位置。

在这里插入图片描述

论文：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Liu_Swin_Transformer_Hierarchical_Vision_Transformer_Using_Shifted_Windows_ICCV_2021_paper.pdf