👁️ 目标检测 (Transformers.js)¶

在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个目标检测工具。该工具可以在图像中检测和定位多个对象，并为它们分类，同时提供边界框和置信度分数。

基本原理¶

目标检测是计算机视觉中的一项基础任务，与图像分类不同，它不仅要识别图像中存在的对象类别，还需要确定每个对象的精确位置（通常以边界框的形式表示）。现代目标检测方法主要基于深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot Detector）、Faster R-CNN等。

Transformers.js 使我们能够在浏览器中运行预训练的目标检测模型，无需服务器支持，完全在客户端进行处理，保护隐私并降低延迟。

交互式AI工具¶

以下是一个使用 Transformers.js 实现目标检测的基本示例：

如何使用¶

打开工具后，模型会自动加载（首次加载可能需要一些时间）
上传图像或选择预设的示例图像
调整置信度阈值滑块（可选，默认为0.5或50%）
点击"检测目标"按钮
查看结果：图像上会显示带有标签和置信度的边界框，下方列出了检测到的所有对象

支持的功能¶

多目标检测 - 同时检测和定位图像中的多个对象
边界框可视化 - 在图像上直观显示检测到的对象位置
中文标签 - 支持常见检测对象的中文显示
置信度调整 - 使用滑块控制显示检测结果的置信度阈值
实时过滤 - 根据置信度阈值实时筛选显示的检测结果
颜色编码 - 不同类别的对象使用不同颜色的边界框，便于区分

支持的模型¶

在上面的示例中，我们使用了 yolos-tiny 模型，这是一个基于Vision Transformer的目标检测模型。它具有以下特点：

可以检测80种常见物体类别（基于COCO数据集）
相对轻量级，适合在浏览器中运行
采用YOLO（You Only Look Once）检测架构的变体
结合了Transformer的全局注意力机制
在速度和准确性之间取得较好平衡

应用场景¶

安全监控 - 检测摄像头画面中的人或异常物体
零售分析 - 分析商店货架上的商品摆放和库存
交通监控 - 检测道路上的车辆、行人和交通标志
智能家居 - 帮助家用机器人识别家中的物品
自动驾驶 - 识别道路环境中的各种元素
辅助视觉 - 帮助视障人士了解周围环境
内容审核 - 自动检测和标记图像中的特定内容
农业监测 - 识别农作物和病虫害

进阶应用¶

目标跟踪 - 在视频流中跟踪检测到的对象
实例分割 - 不仅检测对象位置，还生成精确的轮廓
目标计数 - 自动统计图像中特定类型对象的数量
姿态估计 - 检测人体关键点和姿势
行为识别 - 基于检测结果分析人物行为
图像搜索 - 通过检测结果对图像进行索引和检索

这个目标检测工具展示了如何使用 Transformers.js 在浏览器中实现高级计算机视觉功能，无需服务器或云服务，完全在客户端进行处理，保护用户隐私并提供即时的检测结果。