目标检测基础教程 🎉

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，旨在识别图像中的物体并定位其位置。以下是关键概念与实现步骤：

1. 核心原理

• 输入：图像（如 https://cloud-image.ullrai.com/q/mnist_image/）
• 输出：物体类别标签 + 置信度 + 框架坐标（x, y, width, height）
• 技术框架：
  • 传统方法：滑动窗口 + 特征提取（HOG + SVM）
  • 深度学习方法：YOLO, SSD, Faster R-CNN

2. 实现流程

1. 数据预处理：标注边界框（使用工具如 LabelImg）
2. 模型选择：
   • 单阶段检测器（如 YOLOv8）
   • 双阶段检测器（如 Faster R-CNN）
3. 训练优化：调整超参数，使用预训练权重加速收敛
4. 推理部署：实时检测（如 https://cloud-image.ullrai.com/q/realtime_detection/）

3. 工具推荐

• TensorFlow Object Detection API
• PyTorch Detectron2
• 开源数据集：COCO, Pascal VOC

4. 应用场景 🚀

• 交通监控（车辆/行人识别）
• 医疗影像分析（器官定位）
• 工业质检（缺陷检测）

📌 延伸学习：点击了解目标检测模型评估指标 以深入理解mAP、IoU等概念