在本文中，我们将学习如何使用 TensorFlow Hub 预训练模型执行对象检测。TensorFlow Hub 是一个库和平台，旨在共享、发现和重用预训练的机器学习模型。TensorFlow Hub 的主要目标是简化重用现有模型的过程，从而促进协作、减少冗余工作并加速机器学习的研发。用户可以搜索社区贡献或谷歌提供的预训练模型，称为模块。只需几行代码，就可以将这些模块轻松集成到用户自己的机器学习项目中。
对象检测是计算机视觉的一个子领域，专注于识别和定位数字图像或视频中的特定对象。它不仅涉及对图像中存在的对象进行分类，还涉及通过在它们周围放置边界框或其他空间编码来确定它们的精确位置和大小。在此示例中，我们将使用模型 EfficientDet/d4，它来自称为 EfficientDet 的模型系列。TensorFlow Hub 上提供的该系列的预训练模型均在 COCO 2017 数据集上进行了训练。该系列中的不同模型（从 D0 到 D7）在复杂性和输入图像尺寸方面各不相同。D0 是最紧凑的模型，接受 512×512 像素的输入尺寸并提供最快的推理速度。在光谱的另一端，
