目标检测：图像处理中的核心技术 🔍🧠

目标检测是计算机视觉领域的重要技术，用于识别图像中的特定对象并标注其位置。以下是关键内容概览：

基本概念

• 定义：在图像中定位并识别多个目标，输出对象类别和坐标框
• 应用场景：安防监控、自动驾驶、工业质检、医疗影像分析等
• 核心技术：结合图像分类与定位任务，常用算法包括：
  • YOLO（You Only Look Once）
  • Faster R-CNN（区域卷积神经网络）
  • SSD（单次多框检测）

典型流程

1. 图像预处理：灰度化/归一化/数据增强
2. 特征提取：使用CNN网络（如ResNet、VGG）提取深层特征
3. 目标定位：通过滑动窗口或锚框机制检测对象位置
4. 分类与回归：同时完成类别预测和边界框坐标调整

工具与框架

• 📦 深度学习框架：
  • TensorFlow Object Detection API
  • PyTorch Detectron2
• 📷 开源数据集：
  • COCO（通用物体检测数据集）
  • Pascal VOC（经典目标检测基准）
• 🛠 实用工具库：
  • OpenCV（图像处理基础操作）
  • scikit-image（科学计算图像工具）

应用案例

• 🚗 自动驾驶：实时检测道路上的车辆、行人、交通标志
• 🏥 医疗影像：辅助诊断中的器官定位与病灶识别
• 🛡 智能安防：监控视频中的人脸、危险物品识别

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