人工智能中的目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支，它能够让计算机识别图像中的对象并定位其位置。以下是一些关于目标检测基础知识的介绍。
什么是目标检测？
目标检测（Object Detection）是指计算机能够识别图像中的物体，并给出每个物体的位置和类别。简单来说，目标检测就是让计算机“看”到图像中的物体。
目标检测的基本流程
目标检测的基本流程通常包括以下几个步骤：
- 图像预处理：对输入图像进行缩放、裁剪等操作，以便于后续处理。
- 特征提取：提取图像的特征，如颜色、纹理、形状等。
- 目标分类：根据提取的特征对图像中的物体进行分类。
- 目标定位：确定图像中每个物体的位置。
- 结果输出：将检测到的物体及其位置输出。
常见的目标检测算法
目前，常见的目标检测算法主要包括以下几种：
- R-CNN系列：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
- SSD：Single Shot MultiBox Detector，单次检测多框。
- YOLO：You Only Look Once，一次检测。
- RetinaNet：基于Focal Loss的改进算法。
本站链接
更多关于目标检测的内容，您可以访问目标检测教程页面。
图片展示
目标检测算法示例