作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着移动设备硬件的不断升级和性能的提升，物体检测在移动设备上的应用越来越广泛。本文将介绍如何利用TensorFlow Lite和YOLO v3实现实时物体检测模型的部署。YOLO v3是一种快速、轻量级且准确的对象检测模型，它的特点在于速度快、占用资源低、精度高、支持多个种类的目标检测。在本文中，我们将使用基于CUDA/C++的TensorFlow Lite库将YOLO v3模型部署到Android和iOS平台上进行实时物体检测。
2.相关知识
2.1. 物体检测
物体检测（Object detection）是计算机视觉的一个重要任务。它可以用于很多领域，例如安全、人脸识别、自然语言处理等。其主要功能是从图像或视频流中识别出感兴趣的物体并给出其位置、大小及类别等信息。
图1: 物体检测的流程图。
一般来说，物体检测分为两步：第一步是特征提取，即从输入图片中提取图像区域的特征；第二步是分类器训练，即利用提取到的特征训练一个分类器，对未知图像中的物体进行识别。通常情况下，物体检测系统包括三个组件：
- 检测引擎(Detection engine)。负责识别图像中的物体，并输出其坐标、大小及类别信息。
- 特征提取网络(Feature extraction network)。接收输入图像或视频帧，通过卷积神经网络提取图像区域的特征。
- 分类器网络(Classifier network)。接受提取到的特征作为输入，利用全连接层或卷积神经网络输出预测结果。
2.2. 相关术语
- 物体检测 是计算机视觉领域的一个重要任务