目标检测之项目总结

标签：无分类：机器学习创建时间：2024-10-09 08:48:48 更新时间：2025-01-17 10:39:24

1.前言

经过多篇文章的梳理，基本上对一个目标检测的项目有了基本的了解，从数据收集、数据处理、数据标注、模型训练、模型预测都基本上有一个思路了，最后一步其实应该是模型应用，这部分我还是有些云里雾里的，就是如何把训练好的模型，应用在系统中。因为大部分的项目可能都是用 java 编写的，如何在已有项目中进行集成，又是一个问题，是使用 api 接口的形式，还是使用其他的项目形式，这个还真是一个点。

2.Java集成

参考文章:
【1】.Anan/yolo-onnx-java
【2】.关于Java通过socket调用python图像识别算法使用总结由于java无法直接调用python编写的接口，因此可以通过socket实现java客户端与python服务端间的通信
【3】.SpringBoot实现图片识别文字的四种方式
【4】.Java程序员学深度学习 DJL上手2 Springboot集成

3.切片推理

有些大图片，可以采用切片推理的方式，将大图片改成一个个小的图片，然后进行预测后，再重新合并，这就有点类似于对遥感影像进行推理的方案了。

参考文章:
【1】.Ultralytics 文档：使用YOLO11 和 SAHI 进行切片推理这是官方提供的说明。

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6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol，是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。

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