使用开源深度神经网络进行对象检测 本教程将介绍对象检测的概念,并演示预训练模型的应用。 对象检测是在背景之外识别图像中感兴趣的对象的任务。 这是一项回归任务,我们试图为每个对象预测图像上的一组两个点。 这两点定义了封装对象的边界框。 在自动驾驶和病理学等领域,对象检测是一项重要任务。 在前者中,我们想知道汽车,行人和交通信号灯相对于车辆的位置。 在后者中,我们可能想在肿瘤病理学图像中分离肿瘤成分。 COCO数据集示例 技术栈 语言和框架:Python,Pytorch 可视化: , 数据集: , 内容 本教程将涵盖以下主题: 安装库:我们在此处下载数据集并安装必要的先决条件。 COCO数据集:在探索COCO API的用法时,我们遍历了COCO数据集和格式。 Faster R-CNN模型:我们将使用Pytorch的预训练Faster R-CNN模型执行对象检测。 示例应用程序