Shallow Water Equation（浅水方程）模型是流体动力学中的经典简化模型，广泛应用于水面波动模拟（如海洋、湖泊、洪水演进），在计算机图形学中常用于实时水体效果。

扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。减少过度拟合：通过在训练数据中引入可变性，模型不太可能记住特定的图像特征。增强性能：经过适当增强训练的模型在验证集和测试集上通常能获得更高的准确性。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。YOLO除了模型训练，也提供了数据增强方法。YOLO配置文件中给出了所有参数。

扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。减少过度拟合：通过在训练数据中引入可变性，模型不太可能记住特定的图像特征。增强性能：经过适当增强训练的模型在验证集和测试集上通常能获得更高的准确性。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。YOLO除了模型训练，也提供了数据增强方法。YOLO配置文件中给出了所有参数。

目标检测技术经历了从传统手工特征到深度学习的跨越式发展，当前主流方法在精度与速度上已达到较高水平。然而，小目标检测、开放词汇扩展、边缘部署等挑战仍需进一步突破。随着Transformer、自监督学习等新技术的引入，目标检测将在更多复杂场景中发挥关键作用。的技术综述，涵盖其发展历史、核心方法、评价指标、应用场景及未来趋势。内容整合自知识库中的多篇文献和技术资料，旨在提供全面的概述。目标检测是计算机视