物件偵測意思

物件偵測（Object Detection）是電腦視覺和影像處理領域中的一個重要技術，它的目標是從影像中識別出特定的物件，並且標記出這些物件的邊界或位置。與物件辨識（Object Recognition）不同的是，物件偵測不僅要辨識出影像中的物件，還要準確地定位出這些物件的具體位置。

物件偵測通常涉及以下幾個步驟：

1. 資料準備：準備包含標記物件的影像資料集，這些標記資訊通常包括物件的類別和在影像中的位置。

2. 特徵提取：使用卷積神經網路（CNN）或其他特徵提取方法來提取影像中的特徵。

3. 邊界框預測：預測每個物件的邊界框（bounding box），這通常包括邊界框的中心點坐標和框的大小。

4. 類別分類：為每個邊界框分配一個類別標籤，這通常通過在邊界框內進行特徵提取並使用分類器來完成。

5. 後處理：進行一些後處理步驟，如非最大抑制（NMS）來消除重疊的邊界框，提高偵測結果的準確性。

物件偵測有許多應用，包括自動駕駛、人臉檢測、物體追蹤、安防監控、醫學影像分析等。隨著深度學習技術的發展，物件偵測的準確性和效率都有了顯著的提升，目前已經有許多開源的物件偵測模型和框架可供使用，如RetinaNet、YOLO、SSD、Faster R-CNN等。