基于深度学习的目标检测 代码

基于深度学习的目标检测代码通常会使用一些常见的深度学习框架，比如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下是一个基于 TensorFlow 的目标检测代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

# 加载图像
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 图像预处理
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 预测
preds = model.predict(img)

# 后处理
class_idx = np.argmax(preds)
class_name = ['class1', 'class2', ...][class_idx]
confidence = preds[0][class_idx]
print('Detected class: {} with confidence: {}'.format(class_name, confidence))

在上面的代码示例中，我们首先加载了一个预训练的模型，然后加载了一张待检测的图像，对图像进行预处理后输入模型进行预测，最后根据预测结果进行后处理，输出检测结果。

需要注意的是，不同的目标检测模型可能会有不同的输入图像尺寸、预处理方式和输出形式，因此在实际使用时需要根据具体的模型进行相应的调整。