对象检测是一种计算机视觉技术，用于在图像或视频中定位对象的实例。对象检测算法通常利用机器学习或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。

深度学习技术需要大量的标记训练图像，因此建议使用GPU来减少训练模型所需的时间。基于深度学习的目标检测方法使用卷积神经网络(cnn或ConvNets)，如R-CNN和YOLO v2，或使用单镜头检测(SSD)。您可以训练自定义的对象检测器，或利用预先训练的对象检测器转移学习，一种使您能够以备用网络开始的方法，然后为您的应用程序进行微调。卷积神经网络需要深度学习工具箱™。CUDA支持培训和预测万博1manbetx^®-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万博1manbetxs manbetx 845(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。万博1manbetx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。