第5章 计算机视觉与大模型5.2 视觉任务实战5.2.2 目标检测_大模型目标检测

1.背景介绍

1. 背景介绍

计算机视觉是一种通过计算机程序对图像进行处理和理解的技术。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像中的物体或特定区域。目标检测可以应用于多个领域，如自动驾驶、人脸识别、医疗诊断等。

在过去的几年里，深度学习技术的发展使得目标检测取得了显著的进展。特别是，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测等任务中表现出色。近年来，目标检测的研究方向倾向于两种主流方法：一是单阶段检测，二是两阶段检测。

本文将从以下几个方面进行阐述：

• 核心概念与联系
• 核心算法原理和具体操作步骤
• 数学模型公式详细讲解
• 具体最佳实践：代码实例和详细解释说明
• 实际应用场景
• 工具和资源推荐
• 总结：未来发展趋势与挑战
• 附录：常见问题与解答

2. 核心概念与联系

2.1 目标检测的定义

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像中的物体或特定区域。目标检测的目的是在给定的图像中找出特定物体的位置和边界，并将其标记为目标。

2.2 单阶段检测与两阶段检测

单阶段检测：在单阶段检测中，目标检测和分类是在同一个网络中进行的。这种方法通常使用一种称为“一次性检测”的方法，例如You Only Look Once（YOLO）。

两阶段检测：在两阶段检测中，目标检测分为两个独立的阶段。首先，通过一个网络进行目标检测，得到候选的目标区域。然后，在这些候选区