文章目录 前言 目标检测 图片分类 目标检测 单目标检测 多目标检测 问题分析 滑动窗口 RCNN SPPNet Fast-RCNN Faster RCNN RPN 工作流程 Yolo 小结 编码 神经网络实现 骨干网络 特征提取网络（预训练） 目标检测网络 数据集编码 预训练数据集 目标检测数据集 VOC标签解析 格式转化 损失函数（目标检测） 训练部分 预训练 目标检测训练 分类与目标检测 图片分类 目标检测 项目获取 项目使用 预训练数据集 预训练 目标检测数据集 训练目标检测 识别 总结 前言 好久没有冒泡了，是时候来波大的了，也是由于特殊需求，不得不重启关于目标检测的一些内容。既然如此，那么刚好把以前要做的yolo目标检测相关的代码进行复现，并且好好把这个目标检测说清楚一点儿。 此外本文基于Pytorch进行编写，有空后期tensorflow也可以试试。 在阅读这篇博文之前，如果读者真的是还没有接触过这个目标检测的话，我建议可以先看看这几篇文章再来： GitHub
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本文详细介绍了目标检测的理论与实现，包括图片分类、单目标检测、多目标检测算法如RCNN、SPPNet、Fast-RCNN、Faster RCNN和Yolo。通过理论分析与编码实践，讲解了如何基于Pytorch建立目标检测系统，涉及神经网络设计、数据集处理、损失函数等关键环节。文章适合有一定基础的学习者，旨在帮助理解目标检测的核心概念并提供实践指导。
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