CS231n李飞飞计算机视觉 迁移学习之物体定位与检测下

迁移学习之物体定位与检测下

目标检测

当输入一张图片，图片包含几个类别的几个对象，需要找到每个对象的边界框。如下图：

能否将目标检测当成回归问题？对于不同的图片输出的多个对象的边界框，可能输出4个边界框也可能输出8个边界框，输出的数量不固定，所以无法当成是回归问题。

将其当做分类问题：把图片的一部分输入到CNN中，对其进行分类和定位。比如

输入的大小是怎么确定的？将其从小到大全部试一遍。显然这样的方法是很耗时的，于是提出了Region proposal，即输入一张图像，给出目标可能在的全部区域。Region proposal的一种是selective search，该方法是从像素触发，把具有相似颜色和纹理的相邻像素合并，最终得到几个边界框。

R-CNN

思想：通过selective search的方法得到一个图片的几个框，然后将这些框调整成固定的大小输入的cnn中，cnn连接到一个svm分类和一个定位网络中。结构如下图：

训练过程

训练过程比较复杂。

1. 训练或者下载一个好的分类模型
2. 对分类模型进行微调，使得它可以用于检测。因为原分类