作者：禅与计算机程序设计艺术
现今人工智能（AI）技术已经成为各行各业中的重大突破，其应用范围越来越广泛。但是在工业领域尤其是农业领域，人工智能技术还存在着严峻的技术挑战。自动化检测技术主要分为两类：
- 图像处理和计算机视觉（CV）领域的目标检测技术，包括目标分类、跟踪、关键点检测等。传统的物体检测方法如Haar特征检测、HOG特征检测、SVM支持向量机分类器等，这些方法的准确性一般都比较高，但它们面对图像杂乱的背景、遮挡、姿态变化等情况会产生较大的误差；
- 深度学习（DL）领域的目标检测技术，如 YOLO、SSD、Faster RCNN等，能够更好地解决以上方法面临的限制，并取得更高的准确率。但是，由于其复杂性、计算资源的需求以及所需训练数据量等原因，其效果仍然受到人们的关注。因此，如何快速、低成本地应用DL方法进行自动化检测也成为一个重要课题。
为了实现自动化检测技术，目前企业界倾向于选择第三方提供的SDK或API。但是，这些平台往往难以满足用户不同类型的检测需求。例如，如果用户需要识别工业产品上的缺陷，就需要同时使用多种检测模型，每个模型针对不同的任务设计相应的参数设置。此外，对于检测系统来说，准确率是一个重要指标。但是，现有的检测平台无法保证足够高的准确率。因此，如何结合DL方法的优势，同时有效利用各种检测模型提升自动化检测的准确率成为重中之重。
2.基本概念术语说明
本文将涉及以下相关术语