24、计算机视觉与自然语言处理：从目标检测到文本处理

计算机视觉与自然语言处理：从目标检测到文本处理

1. 目标检测概述

目标检测是计算机视觉领域的前沿技术，它是自动驾驶汽车“观察”前方物体的方式，也是众多现实应用的基础。目前，先进的目标检测借助深度学习，使用专门设计的卷积神经网络（CNN），其功能不仅限于图像分类。我们可以使用预训练模型，如YOLO和Mask R - CNN，来检测图像和视频帧中的物体。使用Mask R - CNN，甚至可以生成分割掩码，揭示物体的更多信息。

2. 基于COCO数据集的目标检测

基于COCO数据集训练的模型，能够检测多种物体，包括交通信号灯、停车标志、各类食物和动物，甚至瓶子和酒杯。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。

3. 自定义目标检测

虽然基于COCO数据集训练的目标检测模型能识别80种不同类型的物体，但在实际应用中，我们可能需要检测其他物体，如汽车牌照、门廊上的包裹或组织样本中的癌细胞等。从头训练一个目标检测模型是一项艰巨的任务，即使对于微软、Facebook和谷歌的研究人员来说也是如此。我们可以从COCO权重开始，逐步用新类别训练网络，但这仍然需要大量的计算资源和时间。

4. Azure Custom Vision服务

Azure的Custom Vision服务是一种更简单的解决方案，它是Azure认知服务的一部分。该服务允许我们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，我们可以将模型部署为Web服务，使用REST API调用，也可以将其下载为各种格式（如TensorFlow和Core ML）并在本地使用。

4.1 使用Cust