基础实体检测方法主要是指用于在图像或视频中识别和定位物体的一种计算机视觉技术。以下是一些常见的实体检测方法：
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1. 基于传统机器学习的方法：
支持向量机（SVM）：通过学习图像特征和类别标签之间的关系，对图像中的物体进行分类。
决策树：通过一系列的决策规则对图像中的物体进行分类。
2. 基于深度学习的方法：
R-CNN系列：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，这些方法通过区域提议网络（Region Proposal Network）来定位物体，再通过卷积神经网络（CNN）进行分类和边界框回归。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）：它是一种单次检测器，能够在单个网络中同时检测多个不同大小的物体。
YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种端到端检测方法，能够在单个网络中同时进行物体的检测和分类。
3. 基于图的方法：
图卷积网络（GCN）：通过将图像中的物体视为图中的节点，利用图卷积网络来学习物体之间的关系。
4. 基于特征的方法：
HOG（Histogram of Oriented Gradients）：通过计算图像中每个像素点的梯度方向直方图来提取特征。
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）：通过检测图像中的关键点并计算它们之间的描述符来提取特征。
5. 基于模型的方法：
基于模板匹配的方法：通过将训练好的模板与待检测图像进行匹配，来定位物体。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的方法或进行方法组合。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的实体检测方法在准确性和效率方面取得了显著的进步。
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