一．目前我校主要研究方向就是目标检测，所以首先应对目标检测有初步了解。目标检测属于计算机视觉中的一个热门方向，主要应用于物体、人、动物识别、动作识别等。结合我校农业研究方向，通过目标检测，可以用来检测瓜果、蔬菜的成熟度、可以用来识别花卉、土壤营养分析、蔬菜采摘等。我国为农业大国，通过在农业工程中运用人工智能技术，可以有效降低人力投入、经济成本。
人工智能研究方向分类如下图：
传统目标检测项目一般包括以下几个流程：图例如下图
具体步骤如下：
1.数据集收集：通常是采集图像样本获得初始数据
2.数据预处理：通过数据标注来给数据进行打标签和分类。关于数据标注：
3.特征工程：主要包括特征抽取、特征预处理、特征降维等操作。具体见下图：
其中特征抽取通常使用卷积神经网络来实现。卷积神经网络概念如下
模型选择：适用于实时检测的单阶段YOLO检测方法。其网络架构如下图所示：
5.模型训练：概括来讲，是在已知输入、已知结果的条件下，通过不断修改模型的参数，使得模型输出不断逼近结果的过程，当输出与实际结果的差值足够小时，我们就说该模型达到的预期。
6.模型评估：主要衡量指标包括准确率、精确率、召回率等详细含义和计算方式如下
tp：真正，将正例预测为正例的数量。
fp：假正，将负例预测为正例的数量。
tn：真负，将负例预测为负例的数量。
fn：假负，将正例预测为负例的数量。---
准确率：正确预测的数量占总样本数量的比例--（tp+tn）/（tp+tn+fp+fn）-----
精确率：将正例预测为正例的数量tp/预测为正例的数量（tp+fp）----------------
召回率：将正例预测为正例的数量tp/实际正例的数量（tp+fn）
例如：