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。以下是一个系统的学习路径,帮助你入门这一领域:

1. 环境搭建 🛠️

  • 安装Python 3.8+ 环境
  • 配置深度学习框架(如TensorFlow/PyTorch)
  • 安装目标检测工具库(如YOLOv8、MMDetection)
    深度学习环境

2. 数据准备 📁

  • 获取标注数据集(如COCO、PASCAL VOC)
  • 使用标注工具(如Label Studio、CVAT)生成数据
  • 数据增强与划分训练/验证集
    数据准备

3. 模型训练 ⚙️

  • 选择预训练模型(如Faster R-CNN、SSD)
  • 调整超参数并开始训练
  • 使用GPU加速训练过程
    YOLOv8模型

4. 模型评估 📊

  • 使用mAP(平均精度)评估性能
  • 可视化检测结果对比
  • 调优模型以提高准确率
    模型评估

5. 部署应用 📱

  • 将模型导出为ONNX格式
  • 集成到实际项目(如OpenCV、Flask)
  • 测试实时检测性能
    模型部署

推荐学习资源 📘

通过实践这些步骤,你将掌握目标检测的基本流程。记得在训练过程中使用数据增强工具提升模型泛化能力!