目标检测是计算机视觉领域的重要技术，旨在识别图像或视频中特定物体并标注其位置。在AI博客的2023年1月专栏中，我们将深入探讨其原理、应用场景与最新发展。
核心概念
- 定义：在图像中定位并识别多个物体的类别与坐标
- 技术类型：
- 两阶段算法（如Faster R-CNN）
- 单阶段算法（如YOLOv8）
- 应用场景：
- 自动驾驶中的交通标志识别
- 安防监控的人脸捕捉
- 工业检测的缺陷识别
技术发展
随着深度学习的突破，目标检测算法持续进化：
- 经典模型：R-CNN系列奠定了基础
- 高效模型：YOLO系列实现了实时检测
- 前沿研究：Transformer架构在检测任务中崭露头角
实践建议
- 选择适合场景的模型架构（如需要高精度可选两阶段算法）
- 注重数据增强与模型调优
- 关注深度学习基础以提升技术理解