对象检测教程

对象检测是计算机视觉中的一个重要任务，它能够识别图像或视频中的多个对象。本教程将带您入门对象检测的基本概念和常用方法。

对象检测基本概念

对象检测涉及到以下几个基本概念：

• 目标（Object）：图像中的任何可识别的实体。
• 边界框（Bounding Box）：用于表示目标在图像中的位置，通常为一个矩形框。
• 类别（Class）：对象所属的类别，例如猫、狗、人等。

对象检测方法

目前常用的对象检测方法主要有以下几种：

• 基于传统方法：如Haar特征、SVM等。
• 基于深度学习方法：如R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。

深度学习方法详解

深度学习方法是目前对象检测领域的主流方法，以下列举几种常见的深度学习模型：

• R-CNN：通过区域提议网络（Region Proposal Network）生成候选区域，然后对每个候选区域进行分类和位置回归。
• Faster R-CNN：在R-CNN的基础上，引入了Region Proposal Network，提高了检测速度。
• YOLO：将检测任务统一为回归问题，提高了检测速度。

对象检测示例

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