探索物体检测的强大功能--利用 YOLO 等尖端模型识别和定位图像或视频中的物体。探索现实世界中的应用!
物体检测是计算机视觉(CV)中的一项基本任务,涉及在图像或视频中识别和定位一个或多个物体。其目的不仅是对物体进行分类,而且还要确定物体的位置,通常是在每个物体周围画一个边界框。这项技术是许多先进人工智能(AI)应用的基石,使机器能够以高度的理解力感知和解释周围的物理环境。
物体检测模型通常使用深度学习(DL)构建,特别是卷积神经网络(CNN)。这一过程包括将图像输入网络,然后网络输出一个检测到的物体列表,每个物体都有一个类标签(如 "人"、"车"、"狗")、一个置信度分数以及其边界框的坐标。
现代物体检测架构由两大部分组成:从输入图像中提取特征的主干部分和预测边界框和类别的检测头。这些架构通常分为单级或两级检测器。
必须将物体检测与其他相关的计算机视觉任务区分开来:
物体检测是一项变革性技术,广泛应用于多个行业。
开发和部署对象检测模型涉及到丰富的工具和技术生态系统。