目标检测是一种用于定位图像或视频中物体实例的计算机视觉技术。对象检测算法通常利用机器学习或者深度学习产生有意义的结果。在查看图像或视频时，人类可以在瞬间识别和找到兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制此智能。对象检测的最佳方法取决于您的应用程序以及您尝试解决的问题。

深学习技术需要大量的标记的训练图像，因此建议使用GPU来减少训练模型所需的时间。深基于学习的方法来检测对象使用卷积神经网络（细胞神经网络或ConvNets），如R-CNN和YOLO v2或使用单镜头检测（SSD）。你可以训练一个自定义对象检测器，或者通过利用使用预训练的对象检测器转移学习，这种方法使您能够从预先训练好的网络开始，然后针对您的应用程序对其进行微调。卷积神经网络需要深度学习工具箱™。CUDA支持训练和预测金宝app^®-Apable GPU。建议使用GPU并需要并行计算工具箱™。有关更多信息，请参阅计算机视觉工具箱首选项和MathWorks产品中的并行计算支持金宝app下载188bet金宝搏（并行计算工具箱）．

对象检测的机器学习技术包括使用面向梯度（HOG）特征的直方图的聚合信道特征（ACF），支持向量机（SVM）分类，以及用于人脸或上体检测的VITEA-JONER-JONES算法。金宝app您可以选择从佩带的对象检测器开始或创建自定义对象检测器以适合您的应用程序。