对象检测是一种用于在图像或视频中定位对象实例的计算机视觉技术。对象检测技术训练预测模型或使用模板匹配来定位和分类对象。

目标检测是视频监控、图像检索系统和高级驾驶员辅助系统(ADAS)等应用背后的关键技术。

有各种各样的技术可以用来执行对象检测。这些技术通常分为三大类:使用深度学习的对象检测、使用机器学习的对象检测和使用经典的计算机视觉技术的对象检测。

流行的基于深度学习的方法，如R-CNN或YOLO v2，使用卷积神经网络(CNNs)来学习检测对象所需的特征。

基于机器学习的方法在训练分类器识别目标之前使用特征提取。流行的方法包括聚合通道特性(ACF)和Viola-Jones算法。

最后，更传统的计算机视觉方法可能就足够了，这取决于应用程序。一些例子包括模板匹配、图像分割和blob分析，或者特征提取和匹配等技术。

使用MATLAB，只需几行代码就可以尝试各种方法，看看哪种方法最适合您的数据。您可以利用MATLAB提供的许多预先训练的检测器中的一个，或者您可以为您的应用程序创建一个定制的检测器。

我们还有其他关于机器学习和经典计算机视觉的物体检测的视频，所以在这个视频中，我将更多地关注深度学习。

使用深度学习进行对象检测的第一步是标记要识别的对象类型的样本。训练一个用于目标检测的预测模型通常需要数千个，甚至数百万个已标记的样本。

交互式应用程序可以帮助您自动标记图像或视频中的对象。这有助于您将更多的精力放在开发对象检测算法上，而不是准备培训数据。

使用MATLAB，您还可以在其他机器学习和深度学习框架之间互操作，以开发对象检测器。

如果您已经在MATLAB之外实现了一个网络，您可以使用ONNX导入功能来导入它。相反，如果您在MATLAB中创建了一个网络，但希望在其他地方使用它，则可以使用ONNX导入导出它。

一旦你在MATLAB中有了一个网络，你可以用GPU加速训练过程s或通过更改单个名称-值对来计算集群。如果您使用的是一个预先训练好的网络，那么您可以使用转移学习来对您的应用程序的模型进行微调。这有助于进一步减少训练时间，提高网络性能。

首先，您可以使用文档中众多参考示例中的一个。要了解更多关于MATLAB对象检测的内容，请浏览在线文档页面。