Laputa的博客

本文依旧属于目标检测入门系列，是学习DataWhale的动手学CV-PyTorch版的总结与感悟。一个目标检测网络的诞生咱也目标检测刚入门，咱也没研究过其他网络，这里就拿Datawhale教程中的SSD网络改动版Tiny-Detector来举例，其他网络应该也是差不多的。与其他的深度神经网络算法类似，目标检测网络中也需要用CNN提取特征，提取特征可以用各种在分类任务上效果出众的网络作为backbone，比如用VGG16作为Backbone，去除后面的全连接层的分类部分，输入一张大小为224x224.

首先给大家推荐一下Datawhale的开源学习项目：动手学CV-PyTorch版，这真的是一个绝佳的学习CV的好资料，目前为止已经上线了图像分类和目标检测两个单元的知识，私以为编程学习最重要的还是能动手实现才是最高效的，再次感谢作者，让我能以很快的速度入门目标检测。什么是目标检测什么是目标检测？就是给一幅图像，让算法把图像中包含的目标所在位置及其标签检测出来。因此，重点就是：输入一张图像—目标检测算法—→目标位置+目标标签。和分类任务最大的不同就是目标检测能识别一张图像上的多个目标，还能输出其位置信.