目标检测

从图像识别到目标检测，是从识别图像内容发展到定位并识别图像中特定目标的过程。

目标检测2D项目旨在通过计算机视觉技术识别图像中的物体，并准确定位其边界框。该项目涉及数据预处理、模型训练和评估等步骤，以实现高效准确的目标检测。

FPN（特征金字塔网络）是一种在目标检测中用于处理不同尺度物体的方法。它通过自顶向下的路径和横向连接来构建高分辨率和高语义强度的特征图，从而改善了2D目标检测的性能。

NMS 是 NonMaximum Suppression 的缩写，是一种用于目标检测算法中的后处理步骤，目的是移除多个重叠边界框中置信度较低的那些，从而保留最有可能表示目标对象的边界框。

IOU（Intersection over Union）在Python中的应用在计算机视觉和图像处理领域，Intersection over Union（IoU）是一种常用的评价指标，用于衡量两个边界框（bounding boxes）的重叠程度，它广泛应用于目标检测、语义分割等任务中，以评估模型的性能，本文将详……

NMS（网络管理系统）是一种用于监控和管理网络设备（如路由器、交换机、服务器等）的软件系统，它可以帮助网络管理员更好地了解网络的运行状况，以便在出现问题时快速定位并解决，NMS通常包括以下几个主要功能：1、自动发现：NMS可以自动识别网络中的设备和服务，以便管理员能够快速了解网络的结构和组成。2、性能监控：NM……