什么是目标检测？基于回归方法处理流程是什么？YOLO目标检测算法

目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的一项基础任务，旨在识别图像或视频中所有目标物体的位置与类别。换句话说，它回答两个关键问题：

1. 图像中有哪些物体？（分类）

2. 它们在什么位置？（定位）

例如：给一张街景图，目标检测模型能指出“这里是人”、“那里是汽车”、“那边是交通灯”，并用框框圈出它们的位置。

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一、目标检测的输出是什么？

目标检测模型的典型输出如下：

• 类别（如：人、猫、车）

• 置信度（模型预测该类别的概率）

• 边界框（Bounding Box）：物体在图像中的矩形坐标 (x, y, width, height)

示例输出：

[
  { 类别: "person", 置信度: 0.98, 边界框: [50, 80, 120, 200] },
  { 类别: "car",    置信度: 0.92, 边界框: [200, 150, 300, 220] },
]

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