目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，旨在识别图像中物体的类别并定位其位置。以下是入门指南：
1. 基础概念 🧠
- 定义：在图像中同时进行分类与定位，输出物体的边界框（Bounding Box）和类别标签
- 应用场景：自动驾驶、安防监控、医学影像分析等
- 常用框架：YOLO、Faster R-CNN、SSD
2. 实现步骤 🧰
环境搭建
安装Python 3.8+ 和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）
📌 点击获取环境配置指南数据准备
使用标注工具（LabelImg、CVAT）生成YOLO格式标签文件
📎 示例数据集：COCO Dataset模型训练
配置训练参数（学习率、批量大小）
🔧 使用预训练模型进行迁移学习（如YOLOv8、ResNet）评估与优化
计算mAP（平均精度）和IoU（交并比）指标
📈 可尝试数据增强技术提升模型泛化能力