🎉 目标检测模型教程：从基础到实战

目标检测是计算机视觉的核心任务之一，广泛应用于安防、自动驾驶、工业检测等领域。以下是主流模型及学习路径推荐：

🔍 常见目标检测模型分类

Two-Stage 模型
- Faster R-CNN 通过Region Proposal生成候选框，再进行分类与回归 [点击查看完整实现示例](/community/tutorials/object_detection_implementations)
One-Stage 模型
- YOLO (You Only Look Once) 实时检测的代表，适合移动端部署
- SSD (Single Shot MultiBox Detector) 通过单次前向传播完成检测，精度与速度平衡
Transformer-based 模型
- DETR (Detection Transformer) 基于Transformer的端到端检测框架，突破传统CNN局限

📚 学习路径规划

入门阶段
推荐学习OpenCV基础 + PyTorch图像处理模块
扩展阅读：OpenCV实战教程
进阶阶段
深入研究YOLOv8架构与训练技巧
查看YOLOv8详细文档
实战项目
尝试使用COCO数据集训练自己的检测模型
获取COCO数据集指南

🧠 模型选择建议

场景需求	推荐模型	优点
实时性要求高	YOLOv8	检测速度可达50FPS以上
精度优先	Faster R-CNN	mAP指标通常优于其他模型
轻量化部署	MobileNet-SSD	模型体积小适合嵌入式设备

📌 注意：实际选择需结合具体应用场景与硬件条件，建议通过模型性能对比工具进行评估

📱 代码示例（PyTorch）

import torch
from torchvision import models

# 加载预训练模型
model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
input = torch.rand(3, 300, 300)  # 随机生成输入数据
output = model(input)  # 获取检测结果

🧪 实践提示：可尝试在Colab实验环境中运行代码片段

需要更多技术细节或模型对比数据可点击这里深入阅读。