一、技术选型与开发环境准备 1.1 深度学习框架对比 PyTorch与TensorFlow是目前物体检测领域的主流框架。PyTorch凭借动态计算图和Pythonic的API设计，在研究领域占据优势，尤其适合快速原型开发；TensorFlow则以生……
一、环境准备与工具链搭建 1.1 开发环境配置 深度学习物体检测对计算资源要求较高，建议采用GPU加速环境。推荐使用Anaconda管理Python环境，通过以下命令创建隔离环境： conda create -n object_detection python=……
一、物体检测技术背景与Python生态优势 物体检测作为计算机视觉的核心任务，旨在从图像中定位并识别多个目标物体。相较于传统图像分类，物体检测需同时解决”在哪里”（定位）和”是什么”（分类）两大问题。2012年Ale……
一、物体检测技术背景与Python生态优势 物体检测（Object Detection）是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在识别图像或视频中目标物体的类别及位置（通过边界框标注）。相较于传统的图像分类任务，物体检测需要同……
一、物体检测技术背景与Python生态优势 物体检测是计算机视觉的核心任务之一，旨在识别图像中特定物体的位置与类别。随着深度学习技术的突破，基于卷积神经网络（CNN）的检测算法（如Faster R-CNN、SSD、YOLO系列……
一、环境配置与工具链搭建 1.1 开发环境准备 推荐使用Anaconda管理Python环境，创建独立虚拟环境避免依赖冲突： conda create -n object_detection python=3.8conda activate object_detection 核心依赖库安装： p……
