目标检测教程
在正式开始教程之前，想先跟大家聊聊两个方面。
- 聊聊对于入门的一些想法和心态。 希望在学习过程中，遇到难关的时候，可以帮助大家保持好的心态度过这些难关。
- 聊聊这个教程的思路和内容安排。 希望大家能够通过这个教程，确实获得自己想要的。
关于第一个方面，入门的一些想法都写在这个 聊聊到底如何入门 文章里面了。
核心想法：在入门过程中，遇到难以理解的地方，硬着头皮看下去，不要急于去理解。等学习一段时间后，那些难点就会不攻自破。
总而言之，希望大家在学习过程中，保持一个好的心态，遇到不懂的点，直接跳过就好了。我也会尽力去将内容做得循序渐进，通俗易懂点。
讲完了如何入门之后，我们再来聊聊这个教程的思路和内容安排。
整个教程的安排思路：
- 先介绍下目标检测的概念，以及 目标检测任务可以做的事情。大家可以看看目标检测是否可以满足自己的需求。
- 介绍目标检测的常用数据集，以及如何使用这些数据集。通过对数据集的了解，大家可以对目标检测任务有个更深的认识。
- 介绍目标检测的通用思路和必备知识（评估，NMS等），以及在后面内容要使用的一些小工具。
- 介绍 YOLO家族 系列模型思路和代码实现。
- 介绍 Ultralytics 框架，以及如何使用 Ultralytics 框架来训练自己的模型。
- 介绍 RCNN 系列模型思路和代码实现。
在整个训练过程中，会介绍一些训练的技巧之类的。
个人认为，1，2，3部分是必学的，4，5，6部分大家根据自己的需求选择感兴趣的模型进行学习就行了。
但还是推荐大家按照顺序听一下，因为后面内容可能会用到前面内容的知识。比如你对YOLOv2感兴趣，但是YOLOv2可能会用到YOLOv1的知识。
通过这个教程，大家可以：
- 掌握深度学习中目标检测的理论和方法（学习目标检测）
- 训练出适用于自己场景的模型（应用目标检测）
- 可以作为 PyTorch 的实战教程（进阶学习 PyTorch）
希望大家可以通过这个教程，能够有所收获。
什么是目标检测
在开始后面内容前，我们先来了解下到底什么是目标检测。看看自己对这个领域是否感兴趣，是否满足你的应用要求。
所谓的目标检测，就是我们希望计算机在图像或者视频定位并识别我们感兴趣的目标。
这句话中，核心是 定位感兴趣的目标 和 识别感兴趣的目 标。
我们以这个图为例，如果我们现在的任务是找到图片中的 狗 和 汽车。
那么此时，我们 感兴趣的目标是 狗 和 汽车。
定位感兴趣的目标 就是在图像中找到感兴趣目标的位置。在目标检测中，我们通常会使用 边界框 来表示目标的位置。
就是用一个矩形框，框住目标的位置。
而 识别感兴趣的目标，是在定位出来的区域，进一步看看定位区域里面是什么东西，得看看这个是狗还是汽车。
比如最后识别出来左下角矩阵框中的内容是狗，右上角矩阵框中的内容是汽车。
至此，一个目标检测任务就完成了。目标检测模型根据我们设置的感兴趣的目标，在图像中找到目标的位置，并识别出目标的类别。
定位感兴趣的目标 和 识别感兴趣的目标 是比较好理解的，也是目标检测任务的核心。
接下来，我们来聊聊 感兴趣目标 这个相对来说比较抽象的概念。
感兴趣目标，是说我们希望目标检测模型能够 定位并识别出 我们感兴趣的目标。
比如说，我想让目标检测模型定位并识别出图片中的汽车，那汽车就是我们指定的感兴趣的目标。
但大家注意，其中的目标不仅可以是我们日常生活中常见的目标，比如汽车，行人，树木等。还可以是一些 非常规，比较抽象的目标。比如说道路上的裂痕，它也可以看作是目标。
如果把道路上的裂痕作为目标，那么这个目标检测任务就可以用来辅助检测道路是否存在安全隐患。
如果我们把每个文字都当作一个种类的目标，那么这个目标检测任务就可以用来做文字检测，就相当于我们在某信上的对图片进行文字提取功能。
如果感兴趣的目标是人脸，那么目标检测是不是就是大家熟悉的人脸检测。
那这样，我们可以让计算机来检测道路上的裂痕。
总而言之，感兴趣目标 是根据任务需求来定义的，同时不要把目标局限于常规的事物，也可以是一些非常规的事物。
相关资源
在这个教程中，相关的资源有：
- 视频教程。
- 代码。
- 教程文档。
- 自己的数据集。