深度学习目标搜索，在工业上常被用于目标跟踪、缺陷定位等应用。

无人机(UAV)配备多光谱传感器可提供空间和时间高分辨率图像，用于监测作物生长早期阶段的胁迫。利用先进的机器学习模型对无人机衍生数据进行分析，可以改进农业系统的实时管理，但目前对这种集成的指导有限。因此，本文比较了两种基于深度学习的作物胁迫预警检测策略，并使用整个生长季节的多时段图像来预测Arkansas东部灌溉水稻的大田规模产量。结果表明，这两种深度学习方法都优于传统机器学习方法(包括线性回归和梯度增强决策树)。

研究背景和意义

目标检测（Object Detection），也称为物体检测。其任务是：给定一张图像，在该张图像中确定每个待检测物体实例的空间位置和类别。

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：