目标检测和mmdetetion 直播笔记4

VSCode配对云服务器:北京超算云计算中心平台：「🕹️视觉技术发现」为啥用VSCode配对云服务器_哔哩哔哩_bilibili

目标检测好像早已经是一件笔记成熟的事情了，工业界目前大多数在做的更多还是落地项目。

公司内目前就有一个小需求就是：客户上传pdf版本的开发图纸，然后找到图纸的空白区域并加上文字。小小的用了一把，虽然我是做运筹学的..
回归正题，这个课程讲的是目标检测的问题：

目标检测的主要指的是，从图片中检测出具体物品的坐标、物品类别等，包括：人脸识别、智慧城市、自动驾驶、以及图像分类。当前已经是一项非常成熟（卷）的技术了。

技术的迭代历史如下:

 一开始就是给每个图片截图，根据不同的框（滑动窗口）来识别，接着优化框之间的信息，再接着就是通过更多的神经网络取消掉了识别框，只能说，其实所谓的很多算法一开始真的就是简单粗暴.，慢慢一些技巧全部用神经网络代替了粗暴的或者人为的规则..有没有一种大脑每个功能区域都不一样的感觉？

（现在也有一些遗传算法是通过神经网络来代替算子的选择了，通过神经网络来记录和筛选游泳的个体信息）

各种算法的技巧，以后不知道会不会成为完美的调包侠，加油共勉（不过这不就是一件美好的事情吗？）