本文深入解析目标检测技术，介绍目标检测的基本概念，包括分类和回归两大要素，以及模型如何通过映射3D张量实现目标检测。文章还概述了目标检测模型的工作流程，特别介绍了经典two-stage检测网络FasterRCNN的数据流过程。
Object Detection
目标检测：判断图像中目标的位置
目标检测两要素
1、分类：分类向量[p0, …, pn]
2、回归：回归边界框[x1, y1, x2, y2]
模型如何完成目标检测
将3D张量映射到两个张量
1、分类张量：shape为[N, c+1]
2、边界框张量：shape为[N, 4]
边界框数量N如何确定？
重要概念：特征图一个像素对应原图一块区域
目标检测模型简介
按流程分为: one-stage和two-stage
Faster RCNN——经典two-stage检测网络
Faster RCNN数据流
1、feature map:
2、2 Softmax：
3、Regressors：
4、NMS OUT：
5、ROI Layer：
6、FC1 FC2：
7、c+1 Softmax：
8、Regressors：
Faster-RCNN代码
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