目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,旨在识别图像或视频中特定对象并定位其位置。其技术原理可概括为以下步骤:
图像预处理
- 调整分辨率(🔧)
- 归一化像素值(🔄)
- 增强对比度(🖼️)
特征提取
- 使用卷积神经网络(CNN)提取局部特征(🧠)
- 特征金字塔网络(FPN)增强多尺度感知(🧱)
候选框生成
- 滑动窗口法(🧮)
- 区域提议网络(RPN)(🤖)
分类与回归
- 分类头判断对象类别(🎯)
- 回归头精调边界框坐标(📐)
主流技术框架
- Faster R-CNN(🔗点击查看架构图)
- YOLO(You Only Look Once)(⚡)
- SSD(Single Shot Detection)(📱)
技术挑战
- 小目标检测(🔍)
- 高密度目标重叠(👥)
- 实时性要求(⏱️)
如需深入了解实际应用场景,可访问 🔗目标检测_应用案例