Object Detection(目标检测)学习路线规划

  1. 了解基本概念:首先了解Object Detection的基本概念,比如检测框架,包括深度学习,传统机器学习和传统计算机视觉技术,检测技术,如卷积神经网络(CNN),支持向量机(SVM),决策树等,以及检测数据集,如COCO,PASCAL VOC,ImageNet等。
  2. 了解相关技术:学习Object Detection技术需要了解基本的机器学习知识和深度学习知识,掌握深度学习框架,如TensorFlow,PyTorch,Keras等,还需要熟悉常见的卷积神经网络(CNN)模型,如YOLO,RCNN,Faster-RCNN,Mask-RCNN等。
  3. 实践:实践是最重要的,可以按照教程或者自己编写代码,实现一个简单的Object Detection模型。可以从现有的模型开始,例如YOLO,RCNN,Faster-RCNN,Mask-RCNN等,然后根据自己的需要进行改进和定制。
  4. 练习:多实践,多练习,参加比赛,掌握Object Detection的应用,如视觉跟踪,目标检测,语义分割,姿态估计等等。
#目标检测#
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07-22 11:35
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