使用Detecto构建自定义对象检测

自定义对象检测是计算机视觉领域的重要任务之一，它可以帮助我们在图像或视频中准确地识别和定位特定类型的物体。Detecto是一个基于Python的开源库，它提供了一个简单而强大的框架，用于构建和训练自定义对象检测模型。本文将介绍如何使用Detecto来构建自定义对象检测模型，并提供相关的源代码示例。

安装Detecto
首先，我们需要安装Detecto库。可以使用pip命令来安装：

pip install detecto

安装完成后，我们可以导入Detecto库并开始构建自定义对象检测模型。

数据准备
在构建自定义对象检测模型之前，我们需要准备一些标注好的训练数据。训练数据应包含图像和相应的标注框，用于指示对象在图像中的位置。通常，我们使用Pascal VOC格式的数据集，其中包含一个XML文件，其中包含每个图像的标注信息。

在本示例中，我们将使用一个包含苹果和橙子的数据集来构建自定义对象检测模型。数据集中的每个图像都有相应的XML标注文件。

设置数据集
首先，我们需要设置数据集，指定图像和标注文件的路径。我们可以使用Detecto库提供的Dataset类来完成此操作。

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