GeCo2：基于渐进式查询聚合的通用尺度目标计数模型部署实践
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内容提要
该文章介绍了一个基于Tkinter的图像计数检测应用GECO2。用户可以加载图片、绘制示例框，并通过深度学习模型进行目标检测。该应用支持图像预处理、模型推理和结果显示，能够实时反馈检测到的目标数量。
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关键要点
- GECO2是一个基于Tkinter的图像计数检测应用，用户可以加载图片并绘制示例框。
- 应用使用深度学习模型进行目标检测，支持图像预处理、模型推理和结果显示。
- 用户可以通过鼠标操作在图像上绘制矩形框，框内的目标将被计数。
- 应用提供实时反馈，显示检测到的目标数量，并在界面上更新结果。
- 模型加载和推理过程包括图像转换、标准化、阈值筛选和非极大值抑制（NMS）。
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延伸问答
GECO2应用的主要功能是什么？
GECO2应用主要用于图像计数检测，用户可以加载图片并绘制示例框，通过深度学习模型进行目标检测。
如何在GECO2中绘制示例框？
用户可以通过鼠标操作在图像上按下、移动和释放来绘制矩形框，框内的目标将被计数。
GECO2使用了什么技术进行目标检测？
GECO2使用深度学习模型进行目标检测，并支持图像预处理、模型推理和结果显示。
GECO2如何提供实时反馈？
GECO2在用户绘制示例框后，实时更新界面，显示检测到的目标数量。
GECO2的模型推理过程包括哪些步骤？
模型推理过程包括图像转换、标准化、阈值筛选和非极大值抑制（NMS）。
用户在GECO2中如何加载图片？
用户可以通过点击“打开图片”按钮，选择本地图片文件进行加载。
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