用于对象识别的编码涉及构建检测和分类图像中的对象的模型。首先选择TensorFlow或PyTorch等框架和YOLO、Faster r-cnn或SSD等预训练模型，以加快开发速度。
通过调整输入图像的大小并对其进行归一化以匹配模型的要求来对其进行预处理。通过馈送图像并获取边界框、类标签和置信度得分，使用预先训练的模型进行推理。如果需要，针对特定任务在自定义数据集上微调模型。
对于自定义实现，设计卷积神经网络 (CNN) 架构，定义分类和定位的损失函数，并在注释数据集 (如COCO或Pascal VOC) 上进行训练。