人工智能目标检测案例

人工智能中的目标检测是一项关键技术，主要用于在图像或视频中识别和定位特定的物体。以下是几个典型的案例：

1. **实例分割**：例如YOLO (You Only Look Once) 和 Mask R-CNN，它们不仅能识别出物体，还能为每个物体提供精确的边界框并生成对应的掩码，这对于行人、车辆等复杂场景的应用非常有用。

2. **行人检测**：行人检测是视频监控和自动驾驶中的关键任务，如Pedestrian Detection by Faster R-CNN就广泛应用于这项工作，它能在行人密集的场景中准确地识别人体。

3. **物体追踪**：如DeepSORT或KCF，这些算法结合了目标检测和跟踪技术，能够在视频序列中持续跟踪同一个物体的位置和运动状态。

4. **医疗图像分析**：在医学影像中，AI被用于病灶检测，如肺部结节检测（如CheXNet）、乳腺癌筛查（如DeepLesion）等。

5. **工业质检**：智能机器人和计算机视觉系统用于检测生产线上的产品缺陷，例如汽车零件的缺陷检测。