目标检测

计算机视觉在许多地方都有重要的应用，例如自动驾驶汽车、监控系统和图像识别。计算机视觉的主要挑战之一是目标检测，它涉及识别和定位图像和视频中的目标。

在本文中，我们将了解这两种技术是什么，并讨论使它们不同的各种场景。

本文中将简单总结YOLO的发展历史

FPN算法同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息，通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的，效果甚佳。

在深度学习领域，被称为“目标检测”的子学科是包括通过图片、视频或网络摄像头来识别对象的过程。

以Tiny YOLOV3的速度达到YOLOV3的效果。

针对目前通信局房及其内部通信设施资源数字化工作，提出一套完整的基于人工智能的技术方案，详细论述了SLAM、三维重建、三维语义分割、目标检测、OCR识别等技术在通信机房三维重建、机柜设备属性与标签识别等方面的应用。

本文讨论使用生成数据集来做目标检测的一些基础概念。

对小目标检测进行了分析，并结合已有的方法给出了一些思路。

给出了目前目标检测中的一些问题和挑战。