25、计算机视觉与自然语言处理：从目标检测到文本处理的技术之旅

计算机视觉与自然语言处理：从目标检测到文本处理的技术之旅

1. 目标检测基础与COCO数据集模型

当置信阈值降至0.55时，模型不仅能检测到狗，还能检测到沙发。基于COCO数据集训练的模型，具备检测多种物体的能力，涵盖交通信号灯、停车标志、各类食物和动物，甚至瓶子和酒杯等。你可以用自己的图像进行测试，亲身体验先进的目标检测技术。

COCO数据集训练的目标检测模型能轻松检测和识别80种不同类型的物体。然而，若你需要检测其他特定物体，如汽车牌照、门前包裹或组织样本中的癌细胞，就不能仅依赖基于COCO图像训练的模型。从头训练目标检测模型是一项艰巨的任务，即便对于微软、脸书和谷歌的研究人员来说也是如此。虽然可以从COCO权重开始，逐步用新类别训练网络，但这仍需要大量的计算资源和时间。

2. Azure Custom Vision服务实现自定义目标检测

有一种更简单的方法，即使用Azure Cognitive Services中的Custom Vision服务。该服务是Azure Cognitive Services家族的一员，能让你在无需深厚机器学习和人工智能专业知识的情况下，为应用程序添加智能。Custom Vision服务可用于构建图像分类模型和目标检测模型，并在云端的GPU上进行训练。训练完成后，你可以将模型部署为Web服务，通过REST API调用，也可以将其下载为多种格式（如TensorFlow和Core ML），在本地使用。

使用Custom Vision服务的具体步骤如下：
1. 准备工作 ：需要一个Microsoft账户和Azure订阅。若没有Microsoft账户，可免费创建；若