目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理的一個熱門方向。廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測、航空航天等諸多領(lǐng)域。通過計算機(jī)視覺降低人力資本消耗具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此，目標(biāo)檢測成為近年來理論和應(yīng)用的研究熱點(diǎn)。它是圖像處理和計算機(jī)視覺的一個重要分支，也是智能監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分。
 

同時，目標(biāo)檢測也是該領(lǐng)域的一個基本泛識別算法在人臉識別、步態(tài)識別、人群計數(shù)和實(shí)例分割等后續(xù)任務(wù)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文主要介紹兩種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，即單階段目標(biāo)檢測算法和兩階段目標(biāo)檢測算法的思路和具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

訓(xùn)練過程主要包括數(shù)據(jù)輸入、模型構(gòu)建、模型輸出和損失值計算四個過程。其中，PyTorchCV為每個任務(wù)類型定義了相應(yīng)的數(shù)據(jù)格式，每個方法對應(yīng)一個數(shù)據(jù)讀取類。需要注意的是，在計算損失時，需要將Ground Truth編碼成與模型輸出相對應(yīng)的格式，然后計算預(yù)測和目標(biāo)的損失值。