在代码中进行对象识别通常涉及使用机器学习框架和预训练模型来识别图像或视频中的对象。该过程通常包括选择模型、预处理输入数据、运行推理以及解释结果。流行的工具包括 TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV，以及 YOLO（You Only Look Once）或 MobileNet 等预训练架构。例如，使用 TensorFlow 的对象检测 API，开发人员可以加载预训练模型，将图像传递给它，并接收检测到的对象的边界框和标签。
首先，您需要设置一个框架并选择一个模型。为简单起见，让我们使用带有 TensorFlow 的 Python。安装 TensorFlow 及其对象检测 API，它提供配置文件和预训练模型。一个常见的起点是 SSD（Single Shot Multibox Detector） MobileNet 模型，该模型平衡了实时应用的速度和准确性。使用 tf.saved_model.load() 加载模型，并定义一个函数来预处理图像（调整大小，标准化像素值）。例如，使用 tf.image.decode_jpeg() 将图像转换为张量，并将其缩放到模型的预期输入大小，例如 300x300 像素。此步骤确保与模型的要求兼容。
接下来，运行推理并处理输出。将预处理的图像张量传递给模型，模型返回检测分数、边界框坐标和类标签。使用非极大值抑制来过滤重叠框，并应用置信度阈值（例如，0.5）来丢弃弱预测。例如，如果模型以 90% 的置信度检测到“狗”并且以 30% 的置信度检测到“猫”，则仅保留狗。最后，使用模型的标签映射文件将类 ID 映射到人类可读的标签。要可视化结果，请使用 OpenCV 或 Pillow 等库在图像上绘制边界框和标签。对于实时应用，将此管道与摄像头馈送集成，在一个循环中处理帧。
部署注意事项包括优化性能和硬件。对于智能手机等边缘设备，将模型转换为 TensorFlow Lite 或 ONNX 格式以减少延迟。使用量化来缩小模型大小，同时最大限度地减少精度损失。例如，可以将 Float32 模型转换为 Int8，以便在 Raspberry Pi 上进行更快的推理。测试至关重要：使用不同的图像验证模型，以确保它可以推广到训练数据之外。如果需要检测自定义对象，请使用迁移学习微调模型。收集特定用例的标记数据（例如，“工业零件”），重新训练模型的最后几层，并调整学习率等超参数。LabelImg 等工具可以帮助注释训练数据。始终监控精度和召回率等性能指标，以迭代改进系统。