17、深度学习：目标检测与图像分割实战

深度学习：目标检测与图像分割实战

在计算机视觉领域，目标检测和图像分割是两个重要的任务。目标检测旨在识别图像中的特定对象，而图像分割则是将图像中的不同对象进行像素级别的分类。本文将详细介绍如何使用自定义数据集构建目标检测器，并进行图像分割。

1. 使用自定义数据集构建目标检测器

1.1 数据准备

• 数据收集与标注 ：若要为特定用例构建目标检测器，需从网络抓取约100 - 200张图像并进行标注。可使用在线标注工具，如LabelImg（https://github.com/tzutalin/labelImg）或Fast Image Data Annotation Tool（FIAT）（https://github.com/christopher5106/FastAnnotationTool）。
• 下载预训练权重 ：从https://pjreddie.com/darknet/yolo/下载预训练权重，用于初始化模型。

wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights

1.2 安装依赖

使用Keras API和TensorFlow创建YOLOv2架构，需导入以下依赖：

pip install keras tensorflow tqdm numpy cv2 imgaug