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雷达卡
人工智能的重要领域之一 是计算机视觉。计算机视觉是可以识别和理解图像和场景的计算机和软件系统的科学。计算机视觉还由各个方面组成，例如图像识别，对象检测，图像生成，图像超分辨率等。由于数量众多的实际使用案例，对象检测可能是计算机视觉最深刻的方面。在本教程中，我将简要介绍现代对象检测的概念，软件开发人员面临的挑战，我的团队提供的解决方案以及执行高性能对象检测的代码教程。
对象检测是指计算机和软件系统在图像/场景中定位对象并识别每个对象的能力。对象检测已广泛用于面部检测，车辆检测，行人计数，网络图像，安全系统和无人驾驶汽车。在许多实践领域中，也可以使用多种方法来进行对象检测。像所有其他计算机技术一样，对象检测的广泛创造性和惊人用途肯定来自计算机程序员和软件开发人员的努力。
在应用程序和系统中使用现代对象检测方法，以及基于这些方法构建新应用程序并不是一件容易的事。对象检测的早期实现涉及经典算法的使用，例如流行的计算机视觉库OpenCV支持的算法。但是，这些经典算法无法获得足够的性能以在不同条件下工作。
代码来源：此处
深度学习在2012年的突破和迅速采用，带来了R-CNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，RetinaNet等现代且高度精确的对象检测算法和方法，以及SSD和YOLO等快速但高度准确的对象检测算法和方法。使用这些方法和算法，基于深度学习（也基于机器学习）需要大量的数学和深度学习框架知识。有数百万专家计算机程序员和软件开发人员想要集成和创建使用对象检测的新产品。但是由于了解和实际使用该技术的额外且复杂的途径，使得该技术无法实现。
我的团队几个月前就意识到了这个问题，这就是为什么我和John Olafenwa建立了PythonAI ImageAI的原因，它使程序员和软件开发人员仅需几行代码就可以轻松地将最新的计算机视觉技术集成到其现有和新应用程序中代码。
注意
要运行图片中的上述简短代码，您需要通过pip安装以下Pyton库（例如“ pip install tensorflow”）：
张量流
iNumpy
科学
OpenCV的
枕头
Matplotlib
H5py
凯拉斯
图像AI
关于“ pip3 install imageai”的升级：通过以下链接下载将用于对象检测的RetinaNet模型文件：
https://github-production-releas ... tion%2Foctet-stream
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