一．目前我校主要研究方向就是目標檢測，所以首先應對目標檢測有初步瞭解。目標檢測屬於計算機視覺中的一個熱門方向，主要應用於物體、人、動物識別、動作識別等。結合我校農業研究方向，通過目標檢測，可以用來檢測瓜果、蔬菜的成熟度、可以用來識別花卉、土壤營養分析、蔬菜採摘等。我國為農業大國，通過在農業工程中運用人工智能技術，可以有效降低人力投入、經濟成本。
人工智能研究方向分類如下圖：

傳統目標檢測項目一般包括以下幾個流程：圖例如下圖
具體步驟如下：
1.數據集收集：通常是採集圖像樣本獲得初始數據
2.數據預處理：通過數據標註來給數據進行打標籤和分類。關於數據標註：
3.特徵工程：主要包括特徵抽取、特徵預處理、特徵降維等操作。具體見下圖：
其中特徵抽取通常使用卷積神經網絡來實現。卷積神經網絡概念如下

模型選擇：適用於實時檢測的單階段YOLO檢測方法。其網絡架構如下圖所示：

5.模型訓練：概括來講，是在已知輸入、已知結果的條件下，通過不斷修改模型的參數，使得模型輸出不斷逼近結果的過程，當輸出與實際結果的差值足夠小時，我們就説該模型達到的預期。
6.模型評估：主要衡量指標包括準確率、精確率、召回率等詳細含義和計算方式如下
tp：真正，將正例預測為正例的數量。
fp：假正，將負例預測為正例的數量。
tn：真負，將負例預測為負例的數量。
fn：假負，將正例預測為負例的數量。---
準確率：正確預測的數量佔總樣本數量的比例--（tp+tn）/（tp+tn+fp+fn）-----
精確率：將正例預測為正例的數量tp/預測為正例的數量（tp+fp）----------------
召回率：將正例預測為正例的數量tp/實際正例的數量（tp+fn）
例如：