计算机视觉、目标检测、视频分析的过去和未来：目标检测从入门到精通 ------ YOLOv8 到 多模态大模型处理视觉基础任务
文章大纲
- 计算机视觉项目的关键步骤
- 计算机视觉项目核心内容概述
- 步骤1： 确定项目目标
- 步骤2：数据收集和数据标注
- 步骤3：数据增强和拆分数据集
- 步骤4：模型训练
- 步骤5：模型评估和模型微调
- 步骤6：模型测试
- 步骤7：模型部署
- 常见问题
- 目标检测入门
- 什么是目标检测
- 目标检测算法的分类
- 一阶段算法：YOLO 算法的一般架构
- 目标检测的重要概念：anchor 锚框
- 目标检测的重要概念：NMS 非极大值抑制
- Transformer 与 DETR
- 评价指标
- 视频分析项目最佳实践
- 数据集构建
- 数据准备：数据集标注规范与数据规模参考
- 标注工具
- 标注工具：目标检测yolo 极简标注工具
- 综合标注工具：label-studio
- 半自动标注工具：X-AnyLabeling
- 目标检测与多模态
- 哪些多模态模型可以做目标检测？
- 基于AgentLego实战案例
- 参考文献
- YOLOv8 官方文档
- 本人博客
- 文献综述
计算机视觉项目的关键步骤
计算机视觉是人工智能（AI）的一个子领域，它能帮助计算机像人类一样观察和理解世界。它通过处理和分析图像或视频来提取信息、识别模式，并根据这些数据做出决策。
物体检测、图像分类和实例分割等计算机视觉技术可应用于从自动驾驶到医疗成像等各行各业，从而获得有价值的见解。
Computer vision is a subfield of artificial intelligence (AI) that helps computers see and understand the world like humans do. It processes and analyzes images or videos to extract information, recognize patterns, and make decisions based on that data.
Computer vision techniques like object detection, image classification, and instance segmentation can be applied across various industries, from autonomous driving to medical imaging, to gain valuable insights.
处理自己的计算机视觉项目是了解和学习计算机视觉的好方法。但是，计算机视觉项目可以包含许多步骤，一开始可能会令人困惑。
本文将主要介绍计算机视觉项目中涉及的步骤。我们将介绍从项目开始到结束的所有内容，解释为什么每个部分都很重要。