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目标检测

功能介绍

模块位置:检测-目标检测

该模块基于深度学习模型(onnx格式),对输入的2D图像进行目标检测,返回检测到的目标边界框(Bounding Box)、类别标签、置信度等信息。用户可通过配置模型文件路径与类别列表,实现通用或自定义的目标检测任务。

使用场景

  • 工业视觉检测:如零件缺陷检测、目标计数、工序合规性检测。
  • 通用目标识别:行人、车辆、货物、动物等目标检测。
  • 自定义检测:用户可训练专用模型(导出 ONNX 格式),实现针对性检测任务。
  • 下游任务输入:检测结果可作为后续几何计算、识别等模块的输入。

输入

输入类型说明
图像源图像输入图像
模型文件路径文本onnx格式模型文件,包含目标检测网络结构与权重。
标签文件路径文本txt格式的标签文件,每行一个类别标签,定义模型可检测的目标类型。

参数说明

置信度阈值

范围 [0,1],用于过滤低置信度的候选框。数值越高,结果越严格,边界框数量越少。

输出

输出类型默认启用额外启用条件说明
边界框_标签实数列表/类别索引列表
边界框_得分实数列表/置信度分数列表
边界框_中心点X实数列表/每个边界框几何中心的X像素坐标
边界框_中心点Y实数列表/每个边界框几何中心的Y像素坐标
边界框_宽实数列表/边界框在图像中的宽度
边界框_高实数列表/边界框在图像中的高度
检测对象目标检测集/检测对象包含完整的框坐标、类别、置信度等信息
检测区域区域集/将每个边界框转换成区域(用于下游模块)
坐标系坐标系/将最后一个(或唯一一个)检测中心点封装为坐标系