导入
使用 TensorFlow 进行目标检测
了解基于卷积神经网络的目标检测，并使用 TensorFlow 目标检测 API 在输入图像中检测感兴趣的目标。
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目标分类与定位
单阶段与两阶段目标检测模型
| 单阶段模型 | 两阶段模型 |
|---|---|
| 由于无需区域提议阶段，速度更快 | 由于包含区域提议阶段，速度较慢 |
| 在每个位置使用一组不同尺度和长宽比的默认边界框，以应对物体的多样性 | 基于输入图像提取的特征生成一组区域提议（即潜在的边界框位置） |
| 由于默认边界框（锚框或先验框）较为粗糙，精度相对较低 | 精度更高，因其能生成更准确的区域提议，并进一步优化 |