目标检测教程 📚

目标检测是计算机视觉中的核心技术，旨在识别图像中物体的位置与类别。以下是学习路径与关键知识点：

1. 核心概念 📌

• 定义：在图像中定位物体并标注其类别（如人、车、动物等）
• 关键任务：
  • 物体边界框回归（Bounding Box）
  • 类别分类（Classification）
  • 多尺度目标处理

2. 常用算法 🧠

• 传统方法：
  • Selective Search + SVM
  • R-CNN 系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）
• 深度学习方法：
  • YOLO（You Only Look Once）
  • SSD（Single Shot MultiBox Detector）
  • RetinaNet

3. 实现步骤 🧪

1. 数据准备：使用标注工具（如LabelImg）生成COCO格式数据
2. 图像预处理：
   • 归一化像素值
   • 数据增强（旋转、翻转、裁剪）
3. 模型训练：
   • 选择框架（如TensorFlow, PyTorch）
   • 配置损失函数（交叉熵 + 边界框回归损失）
   • 调整超参数（学习率、批量大小）

4. 模型评估 📊

• 指标：
  • mAP（平均精度均值）
  • IOU（交并比）
  • FPS（实时性）
• 工具：使用TensorBoard或MLflow可视化训练过程

5. 实际应用 🌐

• 场景：
  • 自动驾驶（交通标志识别）
  • 安全监控（异常行为检测）
  • 工业质检（缺陷定位）
• 扩展学习：
  点击此处了解深度学习基础
  探索更复杂的计算机视觉任务

如需进一步学习，可参考 目标检测实战项目库 获取代码示例与数据集。