論文の概要: From classical techniques to convolution-based models: A review of object detection algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05252v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 18:32:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:53.067301
• Title: From classical techniques to convolution-based models: A review of object detection algorithms
• Title（参考訳）: 古典的手法から畳み込みモデル:オブジェクト検出アルゴリズムのレビュー
• Authors: Fnu Neha, Deepshikha Bhati, Deepak Kumar Shukla, Md Amiruzzaman,
• Abstract要約: 物体検出はコンピュータビジョンと画像理解の基本的な課題である。 手作りの特徴と浅いモデルに頼っていた伝統的な手法は、複雑な視覚データに悩まされ、限られた性能を示した。 ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、データから直接リッチで階層的な機能を自動的に学習することで、これらの制限に対処した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
• License:
• Abstract: Object detection is a fundamental task in computer vision and image understanding, with the goal of identifying and localizing objects of interest within an image while assigning them corresponding class labels. Traditional methods, which relied on handcrafted features and shallow models, struggled with complex visual data and showed limited performance. These methods combined low-level features with contextual information and lacked the ability to capture high-level semantics. Deep learning, especially Convolutional Neural Networks (CNNs), addressed these limitations by automatically learning rich, hierarchical features directly from data. These features include both semantic and high-level representations essential for accurate object detection. This paper reviews object detection frameworks, starting with classical computer vision methods. We categorize object detection approaches into two groups: (1) classical computer vision techniques and (2) CNN-based detectors. We compare major CNN models, discussing their strengths and limitations. In conclusion, this review highlights the significant advancements in object detection through deep learning and identifies key areas for further research to improve performance.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出はコンピュータビジョンとイメージ理解の基本的なタスクであり、画像内の興味あるオブジェクトを識別し、ローカライズし、それに対応するクラスラベルを割り当てることを目的としている。 手作りの特徴と浅いモデルに頼っていた伝統的な手法は、複雑な視覚データに悩まされ、限られた性能を示した。 これらの手法は文脈情報と低レベルの特徴を組み合わせ、高レベルの意味論を捉える能力に欠けていた。 ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、データから直接リッチで階層的な機能を自動的に学習することで、これらの制限に対処した。 これらの特徴には、正確なオブジェクト検出に不可欠なセマンティック表現とハイレベル表現の両方が含まれる。 本稿では,従来のコンピュータビジョン手法から始めるオブジェクト検出フレームワークについてレビューする。 我々は,物体検出手法を,(1)古典的コンピュータビジョン技術と(2)CNNに基づく検出器の2つのグループに分類する。 主要なCNNモデルを比較し、その強みと限界について議論する。 結論として,本研究では,ディープラーニングによる物体検出の大幅な進歩と,さらなる研究と性能向上の鍵となる領域を明らかにする。

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