cs231n: 第四讲 faster rcnn的解释

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#faster #rcnn #cnn #cs231n

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。

转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/c602273091/article/details/54289939

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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