欢迎进入「目标检测」技术专题！这是一个结合计算机视觉与深度学习的实践领域，我们将探索如何通过算法识别图像中的物体并定位其位置。以下是关键知识点概览：

核心概念

目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的基础任务，旨在同时实现物体分类和位置框定。常见应用场景包括：

  • 自动驾驶中的交通标志识别
  • 监控系统的人脸/行为分析
  • 工业质检的缺陷检测
  • 医疗影像的病灶定位

技术框架

当前主流的检测算法可分为两类：

  1. 两阶段模型

    • R-CNN 系列（如 Faster R-CNN）
    Faster R-CNN架构图
    - Mask R-CNN（支持实例分割）

  2. 单阶段模型

    • YOLO 系列（YOLOv5/v8）
    YOLO算法流程图
    - SSD（单次检测系统） - RetinaNet（基于Focal Loss的改进）

学习资源

  1. 深度学习目标检测入门指南
  2. YOLOv8实战教程
  3. OpenCV目标检测案例库

实践建议

  • 从经典数据集（如 COCO、ImageNet）开始训练
  • 掌握标注工具（LabelImg、CVAT）
  • 尝试迁移学习（使用预训练模型）

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