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