3、深度学习模型在目标检测与计算机视觉中的应用

深度学习模型在目标检测与计算机视觉中的应用

1. 目标检测基础

目标检测是计算机视觉领域的重要任务，主要包括目标定位和目标检测两个方面。

1.1 目标定位

目标定位的目的是在图像中确定物体的存在，并使用边界框来指示其确切位置。
- 输入 ：图像或照片中可以存在一个或多个物体。
- 输出 ：与物体对应的一个或多个边界框，以及边界框的宽度、高度和位置点。

1.2 目标检测

目标检测不仅要确定物体的存在和位置，还要给出物体的类别标签。
- 输入 ：图像或照片中可以存在一个或多个物体。
- 输出 ：与物体对应的一个或多个边界框，以及边界框的宽度、高度、位置点和识别出的物体的类别类型或标签。

1.3 目标检测的步骤

目标检测过程通常包括以下步骤：
1. 输入特定图像 ：将需要进行检测的图像作为输入。
2. 图像区域划分 ：把图像划分为多个不同的区域。
3. 区域单独处理 ：将每个区域视为一个单独的图像进行处理。
4. 图像分类 ：将所有被视为单独图像的区域输入到模型中，将图像分类为不同的类别。
5. 物体识别 ：在确定每个区域的类别后，将所有区域重新组合，以识别原始图像中的物