如何使用 AI 构建目标检测系统
要使用 AI 构建目标检测系统，您需要数据、机器学习模型和部署工具的组合。 首先，收集并标注包含您要检测的对象图像的数据集。 使用 TensorFlow、PyTorch 之类的框架或 Detectron2 之类的专用库来训练诸如 YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN 或 SSD（Single Shot MultiBox Detector）之类的模型。 这些模型旨在通过在其周围绘制边界框来识别和定位对象。 例如，YOLO 一次性处理图像，从而使其能够快速用于实时应用程序，而 Faster R-CNN 以速度为代价提供更高的精度。
接下来，专注于数据准备和模型训练。 使用 LabelImg 或 CVAT 之类的工具标记您的图像，确保每个对象都标有类（例如，“汽车”、“人”）和边界框坐标。 将您的数据分成训练集、验证集和测试集以评估性能。 使用旋转、缩放或翻转之类的数据增强技术来增加数据集的多样性。 训练时，从预训练的模型（例如，在 COCO 或 ImageNet 数据集上）开始，并在您的自定义数据上对其进行微调。 调整诸如学习率、批大小和优化器（例如，Adam 或 SGD）之类的超参数，以平衡训练速度和准确性。 诸如 TensorBoard 或 MLflow 之类的工具可以帮助跟踪训练指标。
最后，将模型部署到生产环境中。 将训练后的模型转换为与您的部署目标兼容的格式，例如适用于移动应用程序的 TensorFlow Lite 或适用于跨平台兼容性的 ONNX。 对于实时检测，请使用 OpenCV 或 FFmpeg 将模型与视频处理管道集成。 例如，安全摄像头系统可以使用 OpenCV 捕获帧，在每个帧上运行推理，并在输出流上覆盖边界框。 通过使用 GPU 或 TPU 之类的硬件加速器以及量化之类的技术来减小模型大小来优化性能。 使用边缘情况（例如，低光图像）测试系统，并根据反馈进行迭代。 诸如 Roboflow 或 AWS SageMaker 之类的开源工具可以简化此工作流程的某些部分。