机器学习实战：车辆检测( 三 ) _机器学习

在下面的gif中可以看到，当我们有一个覆盖两辆汽车的单个边界框和每个汽车都有自己的边界框之间有一秒钟的时间：帧聚合逻辑必须等待，直到两个窗口出现足够多的时间显示他们：

文章插图
进一步改进
这是一个棘手的项目，特别是对于那些选择更传统的计算机视觉和机器学习方法而不是深度学习的人。以下步骤非常耗时：
下一步，可以采用更快的像R-CNN或YOLO架构的深度学习方法，因为这些方法现在是用于目标检测问题的最先进的解决方案，并且可以实时运行。尽管如此，为了更好地理解传统的机器学习技术并帮助建立特征选择的直觉，这是一个有价值的练习。而且，我震惊于像HOG这样简单而有美感的技术，依然可以输出可靠的结果。
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【机器学习实战：车辆检测】原文： Cars To See?—?UsingAnd