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)
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
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
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
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
推荐学习资源 📘
- 目标检测进阶教程:了解更复杂的实例分割技术
- YOLOv8官方文档:获取最新模型的详细使用说明
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!