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二阶段目标检测算法（RCNN 家族）是目标检测中最经典的算法之一，有 R-CNN -> Fast R-CNN -> Faster R-CNN，每一代的变化以及目的性都明确，也是目标检测领域二阶段检测必会的算法之一。如果想对目标检测有更多了解请查看【CV算法恩仇录】目标检测合集。

计算机视觉做图像语义分割领域，必问必会的FCN模型，建议收藏！

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本文介绍了计算机视觉的主要任务及应用，全文大约 3500 字，阅读时间 10 分钟。

补充边缘检测，角点检测，尺度不变的特征描述子的原理参考文献https://mp.weixin.qq.com/s/DYd-lcHuK-q8dXP74fWJ7ghttps://blog.youkuaiyun.com/zhu_hongji/article/details/81235643倘若侵权，联系删除~Canny 检测算法Canny 检测算法包含下面几个阶段：灰度化使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。应用非极大值（Non-Maximum Suppression

前沿目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务，其一是输出这一目标的类别信息，属于分类任务；其二是输出目标的具体位置信息，属于定位任务。类比我们去摘草莓，找到草莓和草莓的位置。物体在图像中的位置信息（矩形框的坐标值表示，Xmin、Ymin、Xmax、YmaxXmin、Ymin、Xmax、YmaxXmin、Ymin、Xmax、Ymax）,Xmin、YminXmin、YminXmin、Ymin 左上角，Xmax、YmaxXmax、YmaxXmax、Ymax 右下角。

提示：CV代码细节总结一目录前言一、Python：skimage、PIL、openCV读取的默认格式和通道顺序？二、Python PIL.Image获取图像像素时, 图像的原点及x,y的方向？三、np.linalg.norm（）用法？四、arctan是什么意思？五、什么是切片操作？六、torch.cat()函数？cat()重点七、 torch.unsqueeze 详解？八、torch.sign九、模型可视化之 pytorch-summary前言看代码的总结一、Python：skimage、PIL

人脸检测与识别第一次课总结开课吧CV专业选修课《人脸识别》，第一次课大纲：人脸识别综述人脸检测实战-pytorch环境搭建与数据预处理人脸检测过程人脸检测（Face Detection），找出图像里面的人脸，通常用一个矩形框框起来。即输入是一幅图像img，输出是若干个包含人脸的矩形框位置(x,y,w,h)，(x, y)表示左上角的坐标，w是宽，h是高。一个简单的自动人脸识别系统...