「物件偵測 (Object Detection)」是電腦視覺領域中一個更進階的任務，它的目標不僅僅是判斷圖像中包含哪些類別的物體（這是圖像分類的任務），更重要的是在圖像中找出所有感興趣的物體，並標註出它們的位置和類別。
你可以將物件偵測想像成，給定一張圖片，電腦不僅要告訴你裡面有貓、狗和汽車，還要用框框把每一隻貓、每一隻狗和每一輛汽車都圈出來，並且標明它們是什麼。
物件偵測的主要目標：- 識別 (Recognition): 判斷圖像中是否存在特定的物體。
- 定位 (Localization): 確定圖像中每個被識別物體的位置，通常通過繪製一個邊界框 (bounding box) 來實現。
- 分類 (Classification): 為每個被識別和定位的物體分配一個類別標籤（例如，貓、狗、汽車）。
物件偵測與圖像分類的區別：
- 圖像分類： 對整張圖像進行分析，判斷圖像中包含的主要物體是什麼，通常只需要輸出一個或幾個類別標籤。
- 物件偵測： 需要在圖像中找到所有目標物體，並標註出它們的位置和類別。圖像中可能包含多個物體，也可能沒有任何目標物體。
物件偵測的輸出：
一個典型的物件偵測系統的輸出會包括：
- 邊界框 (Bounding Boxes): 用矩形框標示出圖像中每個被檢測到的物體的位置。每個邊界框通常由其左上角和右下角的坐標，或者中心點坐標和寬高來定義。
- 類別標籤 (Class Labels): 為每個邊界框內的物體分配一個類別名稱（例如 "person"、"car"、"bicycle"）。
- 置信度分數 (Confidence Scores): 一個介於 0 到 1 之間的值，表示模型對其預測的置信程度。
物件偵測的應用：
物件偵測技術在許多領域都有廣泛的應用：
- 自動駕駛 (Autonomous Driving): 偵測道路上的車輛、行人、交通標誌等。
- 安全監控 (Security and Surveillance): 偵測監控畫面中的可疑人員或物體。
- 零售業 (Retail): 盤點商品、分析顧客行為。
- 人機互動 (Human-Computer Interaction): 手勢識別、人臉追蹤。
- 擴增實境 (Augmented Reality, AR): 在真實世界場景中識別和定位虛擬物體。
- 影像搜尋 (Image Search): 根據圖像中的特定物體進行搜尋。
- 工業檢測 (Industrial Inspection): 檢測產品表面的缺陷。
總之，物件偵測是一個關鍵的電腦視覺任務，它使得機器能夠理解圖像中包含哪些物體以及它們在哪裡，為更複雜的視覺理解和應用提供了基礎。
