Gowi的博客

对象定位localization和目标检测detection判断图像中的对象是不是汽车–Image classification 图像分类不仅要判断图片中的物体还要在图片中标记出它的位置–Classification with localization定位分类当图片中有 多个 对象时，检测出它们并确定出其位置,其相对于图像分类和定位分类来说强调一张图片中有 多个 对象–Detection目标检测对于训练集样本，X使用经过裁剪的，检测目标基本在图像中心的图片。Y表示样本图片中是否有需要

目标检测IoU对于一个检测器，我们需要制定一定的规则来评价其好坏，从而选择需要的检测器。对于图像分类任务来讲，由于其输出是很简单的图像类别，因此很容易通过判断分类正确的图像数量来进行衡量。物体检测模型的输出是非结构化的，事先并无法得知输出物体的数量、位置、大小等，因此物体检测的评价算法就稍微复杂一些。对于具体的某个物体来讲，我们可以从预测框与真实框的贴合程度来判断检测的质量，通常使用IoU（Intersection of Union）来量化贴合程度。IoU的计算方式如图1.12所示，使用两个边框的交集与并