目标检测综述2024

### 2024目标检测领域综述与计算机视觉进展

#### 目标检测的基础地位与发展
目标检测被认为是计算机视觉中最基本的应用之一。其他许多计算机视觉的发展都是在此基础上通过微调和改进实现的。每当人们睁开眼睛时，都会无意识地进行物体检测这一过程[^1]。

#### YOLOv8.1的新特性介绍
YOLO系列作为目标检测领域的代表性算法，在2023年的版本中引入了定向目标检测(OBB - Oriented Object Detection)，这标志着模型不仅能够识别矩形边界框内的对象，还能处理具有特定方向的对象定位问题[^2]。

#### Poly Kernel Inception Network的研究成果
Poly Kernel Inception Network(PKIN)针对遥感图像的目标检测提出了新的解决方案。该研究展示了如何利用多核卷积神经网络来提高复杂背景下的小尺寸目标检测精度，并在CVPR 2024上发表了相关论文[^3]。

import torch
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # 加载预训练模型
results = model.predict(source='path/to/image', save=True, imgsz=640)
for result in results:
    boxes = result.boxes.cpu().numpy()
    print(boxes)

此代码片段演示了如何使用YOLOv8进行预测并获取检测到的对象位置信息。