一、技术选型与基础环境搭建 物体检测系统的核心是神经网络模型与计算框架的协同工作。当前主流方案包括： 模型架构选择：YOLO系列（YOLOv5/v8）以实时性见长，适合边缘设备部署；Faster R-CNN精度更高但计算量较……
一、物体检测技术体系解析 物体检测作为计算机视觉的核心任务，其技术演进经历了从传统特征提取（HOG+SVM）到深度学习主导的范式转变。当前主流方法分为两类： 两阶段检测器：以Faster R-CNN为代表，通过区域提议……
一、技术选型与系统架构设计 物体检测系统的核心在于平衡精度与效率，当前主流方案分为两类：基于深度学习的单阶段检测器（YOLO系列、SSD）和双阶段检测器（Faster R-CNN）。对于Python实现，推荐采用YOLOv5架构，……
引言：物体检测的技术演进与Python实践价值 物体检测作为计算机视觉的核心任务，经历了从传统特征提取（如HOG+SVM）到深度学习驱动的跨越式发展。2012年AlexNet在ImageNet竞赛的突破性表现，标志着神经网络正式成……
