目标检测
目标检测指计算机和软件系统在任一图像或场景中定位和确定目标的能力。目标检测广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人数量计算、网页图像识别、安保系统和无人驾驶领域中，除此之外，目标检测还可以应用于许多其它领域。
目标检测应用领域
标注好的数据通常在以下这些行业、模型和领域中用于算法训练。
| 机器人 | 医疗与诊断领域 |
| 保险业 | 安保与监控领域 |
| 农业 | 自主飞行目标领域 |
| 电商行业 | 智慧城市与城市发展领域 |
| 无人驾驶领域 | 物流供应与库存管理领域 |
| 时尚与零售业 |
目标检测技术在农业领域的应用
自动式边界设备（Automated edge devices）装有光学相机或激光雷达传感器，一般先围绕农场行驶，捕捉农作物的图像，再将这些图像发给某一装置。这种边缘设备利用计算机视觉技术来测量作物的表型特征。
首先使用光流（optical flow）清洗原始图像，保证稳定性，再使用图像拼接来清除重叠区域。接着，使用像Yolo这样的目标检测神经网络来检测作物的各个部分，如叶子、芽、种子、花、茎等。最后，根据经过校准的参考测量值对农作物的各个部分进行测量，从而获得每一个表型特征的测量值。
下面我们来看一个2D图像目标检测标注案例
1. 项目描述
1）标注类型：标注框
2）标注对象：胡桃
3）工程量：5000张
4）工期：10个工作日
2. 与客户核对的标注问题
1）由于坚果颜色与叶子非常接近，因此会有一些不确定性。当无法判断的时候，是否需要标注
2）遮挡：在一些图像中，一些坚果被其他枝叶的覆盖，对于被覆盖的部分，是否应该脑补
3. 标注要求
1）每个框需要4条边贴合物体，才记为符合要求
2）漏框、框错、框大、框小、不够贴合，都不符合要求
3）未单独说明时，被其他物体遮挡的对象，需要脑补遮挡部分进行框选
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