目标检测入门教程 🎯
目标检测是计算机视觉的核心任务之一，旨在识别图像中物体的类别并定位其位置。以下是学习目标检测的关键步骤：
1. 基础概念
- 定义：通过算法同时完成物体分类与边界框回归
- 应用场景：自动驾驶、安防监控、医学影像分析
- 核心挑战：处理多尺度物体、遮挡问题、背景干扰
2. 常用框架
YOLO（You Only Look Once）
🚀 实时检测的代表算法，速度与精度平衡Faster R-CNN
🧠 基于区域提议的检测方法，精度较高SSD（Single Shot MultiBox Detector）
📈 一次前向传播完成检测，适合移动端部署
3. 实战流程
数据准备
- 使用标注工具（如LabelImg）生成YOLO格式标签
- 常见数据集：COCO、Open Images、自定义数据
模型训练
- 配置训练参数（学习率、批次大小）
- 使用GPU加速训练过程（推荐NVIDIA CUDA环境）
部署优化
- 模型量化减少计算量
- 使用TensorRT进行推理加速
4. 扩展学习
- 深入理解损失函数设计：进阶目标检测教程
- 探索实时检测优化技巧：YOLOv8性能调优指南