深度学习目标检测基础 🧠📸

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，旨在识别图像或视频中特定对象的位置与类别。以下是关键知识点：

1. 基本概念

• 目标检测（Object Detection）：同时定位和分类图像中的多个对象
• Bounding Box：用矩形框标注对象位置，格式为 (x, y, width, height)
• Anchor Boxes：预定义的参考框用于预测目标位置与尺寸
• Non-Maximum Suppression (NMS)：抑制重叠的冗余预测框

2. 常用算法

• R-CNN 系列：从 R-CNN → Fast R-CNN → Faster R-CNN 的迭代优化
• YOLO (You Only Look Once)：实时检测框架，如 YOLOv8 的单阶段检测
• SSD (Single Shot MultiBox Detector)：直接预测边界框与类别

3. 核心步骤

1. 特征提取：使用 CNN 网络（如 ResNet、DarkNet）提取图像特征
2. 候选框生成：通过 region proposal 算法生成潜在目标区域
3. 分类与回归：对候选框进行类别分类及坐标精调
4. 后处理：通过 NMS 过滤重叠框，保留最优质结果

4. 应用场景

• 自动驾驶（识别行人、车辆）
• 监控系统（异常行为检测）
• 医疗影像分析（病灶定位）

📌 扩展学习：如需深入理解 YOLO 算法原理，可访问 YOLO_Algorithm