本项目为一个集成了YOLOv5模型的Vue.js前端应用，提供实时目标检测功能及训练过程可视化界面，旨在简化深度学习模型的操作流程。
目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，旨在识别图像中的所有感兴趣的目标，并确定它们的类别与位置。
一、基本概念
目标检测的任务在于解决“在哪里？是什么？”的问题，即在图片中定位出物体的位置并判断其所属类别。由于各种物体具有不同的外观、形状和姿态，且成像时可能受到光照变化或遮挡等因素的影响，这使得目标检测成为计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。
二、核心问题
目标检测包括以下关键问题：
1. 分类：确定图像中的对象属于哪个种类。
2. 定位：识别物体在图片中所处的具体位置。
3. 尺寸：考虑不同大小的物体。
4. 形状：处理具有各种形状的不同类型的目标。
三、算法分类
基于深度学习技术，目标检测的主要方法可以分为两大类：
1. Two-stage（两阶段）算法：首先生成可能包含待检对象的预选框，然后利用卷积神经网络进行样本分类。这类算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。
2. One-stage（单阶段）算法：直接从图像中提取特征并预测物体类别及位置信息，无需生成区域提议步骤。此类方法有YOLO系列（如v1至v5）、SSD以及RetinaNet。
四、算法原理
以YOLO为例，该模型将目标检测视为回归问题，在输入图片上划分多个网格，并直接在输出层进行边界框和类别概率的预测。其网络结构通常包括卷积层用于提取特征及全连接层来生成最终结果。
五、应用领域
目标检测技术已广泛应用于各个行业，为日常生活带来了便利性提升。例如，在安全监控方面，该技术被部署于商场与银行等场所以保障公共区域的安全。
5星
