Python 人工智能实战：目标检测_目标检测python

1.背景介绍

目标检测(object detection)是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的问题。其主要任务是在图像或者视频序列中识别出物体的位置和类别。近年来，随着各种深度学习技术、网络结构的提升以及计算硬件性能的提升，目标检测技术也在不断得到改进。本文将介绍如何用Python实现目标检测，以及相关算法的基础知识。

2.核心概念与联系

目标检测主要由三种类型的实体组成:输入图像、候选区域（Bounding box）、类别（class）。其中，输入图像是指待检测物体所在的场景或摄像头采集到的帧；候选区域是一个矩形框，其大小和位置描述了待检测物体的位置；类别则是待检测物体所属的类别标签，通常包括目标物体、背景等。 基于这样的定义，下面介绍目标检测的基本概念、相关术语及概念之间的关系。

输入图像

输入图像一般采用灰度图或者RGB彩色图表示。输入图像分辨率可以达到几百万像素，所以对于较大的图像，需要进行分块处理才能有效地进行目标检测。

Candidate Region

候选区域是指图像中的感兴趣区域。如果图像中只有一种物体类型，那么候选区域就是图像中的所有区域。如果图像中存在多种物体类型，那么候选区域就对应不同的物体。候选区域一般为矩形框，框的大小和位置描述了目标物体的位置。

Category

分类是指候选区域对应的目标物体类别。例如，在给定候选区域内的图像中检测狗、鸟、猫等不同的生物，每个生物就对应一个不同类别。

Anchor Boxes

候选区域由锚框（Anchor boxes）进行