基于深度学习的目标检测算法剖析与实现

作者 : 安徽思普泰克发布时间 : 2022-12-10 浏览 : 105 次

基于深度学习的目标检测算法剖析与实现目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向。广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。通过计算

目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向。广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。通过计算机视觉降低人力资本消耗具有重要的现实意义。因此，目标检测成为近年来理论和应用的研究热点。它是图像处理和计算机视觉的一个重要分支，也是智能监控系统的核心部分。

同时，目标检测也是该领域的一个基本泛识别算法在人脸识别、步态识别、人群计数和实例分割等后续任务中发挥着至关重要的作用。本文主要介绍两种基于深度学习的目标检测算法，即单阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法的思路和具体实现细节。

训练过程主要包括数据输入、模型构建、模型输出和损失值计算四个过程。其中，PyTorchCV为每个任务类型定义了相应的数据格式，每个方法对应一个数据读取类。需要注意的是，在计算损失时，需要将Ground Truth编码成与模型输出相对应的格式，然后计算预测和目标的损失值。

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