从0开始实现目标检测——原理篇

本文介绍了目标检测的任务,定义了目标检测的重要性,并详细讲解了目标检测的性能评估方法,如IoU、精确率和平均精度均值。接着探讨了目标检测的算法,特别聚焦于YOLOv3的工作原理和网络设计。最后,概述了YOLOv3的训练过程,为实际应用打下基础。

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一. 任务介绍

收到一个任务,对交通场景中的图片进行目标检测,要能识别出指定的6个类别物品在图中的位置。比如要识别下图中的小汽车、行人、自行车、卡车等。

比如下图:

经过识别后,如图所示:

经过目标检测模型预测的图片

本系列文章共两篇,总结记录了一个计算机视觉小白,如何一步一步完成这个任务的过程,分为原理篇和实践篇,包括目标检测的原理和算法的学习;模型选择并在公开的数据集合上体验;利用模型在自己的数据集上训练、调试参数、训练加速、结果衡量等过程。

要想学透东西,我认为最好的办法还是亲自动手做一遍,解决遇到的每个问题。就像我国一首古诗所写:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。做好准备,我们要开始我们的学习之旅了。

首先我们要搞明白在计算机视觉里目标检测究竟是什么?目标检测的原

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