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内容简介：本书分为3部分，共10章。基础理论部分(第13章)：介绍目标检测的核心概念、评估指标与公开数据集，常用的深度学习框架及其目标检测开发环境的搭建与使用，以及卷积神经网络(CNN)的核心原理与经典架构。技术实现部分(第48章)：重点介绍YOLO目标检测框架的技术演进，从YOLOv1到YOLOv11，涵盖特征提取、特征融合、Anchor机制、损失函数优化、多维注意力机制等关键技术，并结合实际案例介绍YOLOv11的小目标检测实现过程。实战应用部分(第9、10章)：以交通场景中的目标检测为例，介绍YOLOv11在实际项目中的应用，以及开放世界目标检测技术YOLOUniOw框架在动态开放环境下的表现。