cs231n: 第四讲 faster rcnn的解释

本文介绍了计算机视觉中的classification、localization和detection任务,重点解析了Faster R-CNN这一目标检测模型的工作原理。从R-CNN到Fast R-CNN再到Faster R-CNN的演进,强调了Faster R-CNN通过RPN(Region Proposal Network)实现提案生成的端到端训练,显著提升了检测速度和效率。

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最近在做detection的相关工作,但是对于要做的东西呢总是不太清楚,看了课程介绍之后,终于有了稍微清楚一些的认识。

计算机视觉中一般有以下任务:
这里写图片描述

分类就是给你一张图,你说这是什么,一般来说只有一个目标物体。定位就是确定目标物体的位置,但是你不知道它是什么。所以分类和定位合起来就是给你一张图片,找出一个目标物体的位置,并给出置信度。detection就是多个物体的定位和分类。在detection之后,我们进行图片切割,这就是instance segmentation。

单幅图片的classification和localization

这里写图片描述
classification就是计算目标物体的score,localization是计算一个box,根据I

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