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：

  1. 图像预处理

    • 调整分辨率（🔧）
    • 归一化像素值（🔄）
    • 增强对比度（🖼️）
    目标检测_图像预处理

  2. 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（🧱）
    目标检测_特征提取

  3. 候选框生成

    • 滑动窗口法（🧮）
    • 区域提议网络（RPN）（🤖）
    目标检测_区域提议网络

  4. 分类与回归

    • 分类头判断对象类别（🎯）
    • 回归头精调边界框坐标（📐）
    目标检测_分类与回归

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（⏱️）
目标检测_挑战与解决方案

如需深入了解实际应用场景，可访问 🔗目标检测_应用案例