Detecção de objetos versus reconhecimento de objetos

8

Tenho uma pequena confusão que diferencia entre reconhecimento e detecção de objetos. Algumas pessoas dizem que a detecção de objetos é um subtópico de reconhecimento de objetos? Alguém pode esclarecer a diferença entre esses dois tópicos?

Para o melhor do meu conhecimento:

O reconhecimento de objetos está respondendo à pergunta "Qual é o objeto na imagem" Considerando que, a detecção de objetos está respondendo à pergunta "Onde está esse objeto"?

Espero que alguém possa ilustrar a diferença fornecendo generosamente um exemplo para cada um.

image-processing computer-vision object-recognition user2867655
fonte
Esta resposta pode ajudar: stackoverflow.com/a/34691321/1546088
acgtyrant

Respostas:

11

Você meio que respondeu sua própria pergunta.

Reconhecimento de Objetos: qual objeto é retratado na imagem?

  • entrada : uma imagem contendo objetos desconhecidos

    Possivelmente, a posição do objeto pode ser marcada na entrada ou a entrada pode ser apenas uma imagem clara do objeto (não ocluído).

  • saída : posição (ões) e etiqueta (s) (nomes) dos objetos na imagem

    As posições dos objetos são adquiridas da entrada ou determinadas com base na imagem de entrada.

    Ao rotular objetos, geralmente existe um conjunto de categorias / rótulos que o sistema "conhece" e entre os quais o sistema pode diferenciar (por exemplo, o objeto é cachorro, carro, cavalo, vaca ou pássaro).

Detecção de objeto: onde está esse objeto na imagem?

  • entrada: uma imagem clara de um objeto, ou algum tipo de modelo de um objeto (por exemplo, pato) e uma imagem (possivelmente) contendo o objeto de interesse

  • output: position ou uma caixa delimitadora do objeto de entrada, se existir na imagem (por exemplo, o pato está no canto superior esquerdo da imagem)

Penélope
fonte
0

Base de detecção de objetos no ponto de interesse de qualquer imagem; por exemplo, pássaros na imagem e reconhecimento falaram sobre informações específicas sobre pássaros, como nome, tipo e outras características de um ponto de interesse particular.

user35925
fonte
Você pode, por favor, expandir um pouco esta resposta, pois não está exatamente claro como ela resolve a questão. Pelo menos essa é a minha percepção.
A_A
Reconhecimento de objeto: em qualquer imagem, você deve detectar todos os objetos (uma classe restrita de objetos depende do seu conjunto de dados), localize-os com uma caixa delimitadora e rotule essa caixa delimitadora com um rótulo. Reconhecimento de objeto. Detecção de Objetos: é como reconhecimento de Objetos, mas nesta tarefa você tem apenas duas classes de classificação de objetos, o que significa caixas delimitadoras de objetos e caixas não delimitadas de objetos. Por exemplo, detecção de carro: você precisa detectar todos os carros em qualquer imagem com suas caixas delimitadoras
user35925 2/18/18
O reconhecimento de objetos está respondendo à pergunta "Qual é o objeto na imagem" Considerando que, a detecção de objetos está respondendo à pergunta "Onde está esse objeto"? Problema de recuperação de imagem, ou seja, o problema de procurar imagens digitais em grandes bancos de dados.
precisa saber é o seguinte
Obrigado, mas eu não estava me perguntando pessoalmente. A resposta apareceu na minha fila de revisão e pensei que valeria a pena expandi-la um pouco para mais do que você poderia ter deixado como comentário. Uma resposta é geralmente um pouco mais elaborada. Muito bem sucedida.
um_um
0

tarde, mas aqui está a resposta. fonte: https://www.learnopencv.com/selective-search-for-object-detection-cpp-python/

Um algoritmo de reconhecimento de objeto identifica quais objetos estão presentes em uma imagem. Ele pega a imagem inteira como uma entrada e gera rótulos de classe e probabilidades de classe de objetos presentes nessa imagem. Por exemplo, um rótulo de classe pode ser "cachorro" e a probabilidade de classe associada pode ser de 97%.

Por outro lado, um algoritmo de detecção de objetos não apenas informa quais objetos estão presentes na imagem, mas também gera caixas delimitadoras (x, y, largura, altura) para indicar a localização dos objetos dentro da imagem

Asif Mohammed
fonte