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目标检测是近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。

在深度学习浪潮到来之前，目标检测精度的进步十分缓慢，靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事，而在卷积神经网络（CNN）出现之后，其所展现的强大性能，吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务，也包括着目标检测任务。

目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。从RCNN到Fast RCNN，再到Faster RCNN，一直都有效率上的提升，

在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（Object Detection）是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都需要借助于目标检测。目标检测作为基础任务通常和图像分类、图像分割相关联，我们简单看一下它们之间的区别与联系。

目录

1 labelimg介绍

2 labelimg的安装

3 使用labelimg

首先，在目标检测的发展过程中，小物体的检测精度相较于中大物体要低。无论是相对定义还是绝对定义，归根结底小物体在图像中的像素都很小、分辨率低以及缺少特征信息。小目标检测精度较低的几点原因如下：

请不要感到好笑。我已经知道你要说什么：这一项目看起来一团糟。不过请相信我，如果你不信任谷歌对你的位置、照片和活动数据的处理，而你同时也是开源硬件的爱好者，那么这款产品将打破你的成见。

照片中的这个家伙阿尔文·桑吉夫(ArvinSanjeev)是一名发明家。他开发了开源的、基于树莓派的类似谷歌眼镜的产品。这款产品使用了Linux系统以及一些语音识别软件，名为SmartCap，基于某些原因连接至了一款丑陋的帽子。不过，通过现成的廉价元件和一些软件，桑吉夫开发出了一款性能出色的现实增强头戴设备。这很不错。