第一篇博客，跟随老司机入门目标检测。
仅限入门知识，不包含技巧。
目标检测是对输入的图片或者视频，使用矩形区域表示出来并分类。
最后一张图是语义分割。
目前主流使用深度学习，基于GPU。
注意：多看论文，既可以在调参时了解自己操作的实际意义，还可以在对模型作出优化时，为你提供一些可以借鉴的思想。
注意：尽量不要重复造轮子！！！
找一个开源项目，尝试改进。
这个github对各个评测指标做出了很好的介绍和评估
重要！！！！
重要！！！！
重要！！！！
要积累经验找感觉
拼接（没目标的图太多，可以和目标拼图后训练）
另外：
比如下图，有正确的模板给你，让你找出瑕疵。
可以做差。
数据增强 （后续专门学习）
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“目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学，整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中：(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imoo…
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