目标检测：基石与进阶
目标检测作为计算机视觉的核心技术，在人体识别、工业瑕疵检测和医学图像分析等领域发挥着关键作用。它不仅要求精确识别图像中的物体类别，还需通过标注矩形框来定位。PASCAL VOC和MS COCO是常用的数据集，其中MS COCO因其丰富的标注信息更受青睐。目标检测过程涉及IoU计算和Non-Maximum Suppression (NMS) 筛选，评价标准包括准确率、召回率、PR曲线、平均精度（AP）和平均地图（mAP）。
技术进阶：代表性方法与挑战
多类目标检测的代表性方法如Faster R-CNN，它代表了二阶段检测器的里程碑。Faster R-CNN实现了端到端处理，但速度与效率之间存在权衡。YOLO则追求极致的实时性，但精度稍有牺牲。DETR引入Transformer，尽管训练时间较长且对小物体检测性能欠佳，但其简洁优雅的架构引人注目。
实战演示：安全帽检测实战
在实际应用中，我们通过ModelScope提供丰富的模型，例如通用目标检测、视频检测和垂直行业模型。例如，安全帽检测实战将指导你创建创空间，上传app.py、示例图片和readme，其中app.py利用Gradio构建实时安全帽检测器。通过设置模型参数，发布创空间后，你可以轻松上传图片进行检测。
模型实战：无、低与高代码路径
模型实战分为OpenVI的无代码、ModelScope的低代码和mmdetection的高代码路径。在ModelScope Notebook中，我们选择GPU环境，准备目录，导入必要模块，下载并搜索数据集，然后根据配置调整超参数进行训练。以下是关键步骤的代码示例：
训练完成后，模型会在工作目录下生成日志、模型和output，便于后续推理。评估结果显示，训练模型在mAP达到0.61，IoU为0.5时，mAP进一步提升至0.91，满足预期。
推理与可视化：从理论到实践
通过训练好的模型，你可以轻松地对输入图片（无论是URL还是本地文件）进行推理，并通过修改代码中的图片路径，实时查看检测结果。安全帽检测的整个流程在ModelScope社区的指导下完成，让你亲身体验目标检测技术的魅力。