机器学习笔记：基于图像的目标检测任务

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，它的目标是在图像中准确地识别和定位特定对象。在本文中，我们将介绍目标检测的基本原理，并提供一些相关的源代码示例。

1. 数据集准备
   目标检测任务通常需要大量的标记数据集。我们需要一个包含图像和相应边界框标注的数据集，其中边界框指示了目标在图像中的位置。常用的目标检测数据集有COCO、PASCAL VOC等。这些数据集可以从相关网站下载并进行预处理。

2. 目标检测算法
   目标检测算法通常分为两个阶段：区域提取和目标分类。下面是一个基于深度学习的目标检测算法的示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagen