目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支，它旨在识别图像中的物体并定位它们的位置。在本教程中，我们将为您介绍目标检测的基础知识和一些实用的方法。

基础概念

  • 目标检测任务：识别图像中的物体，并给出它们的位置信息。
  • 物体类别：将图像中的物体分为不同的类别，例如猫、狗、汽车等。
  • 边界框：用矩形框来表示物体的位置。

常用方法

  1. 传统方法：如HOG + SVM、Haar-like特征等。
  2. 深度学习方法：如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。

实践案例

以下是一个简单的目标检测案例：

  • 输入：一张包含多个物体的图像。
  • 输出：每个物体的类别和位置信息。

目标检测示例

学习资源

更多关于目标检测的内容，您可以参考以下链接：

希望这个教程对您有所帮助！🌟