计算机视觉：YOLO V1目标检测

1 目标检测概述

1.1目标检测

        目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置

计算机视觉中关于图像识别的四类任务

        分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。

        定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。

        检测-Detection：解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。

        分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的

基于深度学习的两类目标检测算法分类

        （1）One Stage

        （经过1个CNN模型即可直接得到最终的检测结果（创新点）包含物体的类别概率和位置坐标值）

        “一步法”核心理念：在原图上进行密集抽样，产生大量的Bouding box，然后进行分类和回归。

        不用RP，直接在网络中提取特征来预