转自：《目标检测》-第2章-Backbone与Detection head 　　这里简单介绍以下目标检测网络构成的两个基础部分：Backbone 和 Detection head. 图一，目标检测网络的两个重要组成部分：backbone 和 detection head ...

图像分类、目标检测、分割是计算机视觉领域的三大任务。 目标检测的基本思路：同时解决定位（localization） + 识别（Recognition）。 多任务学习，带有两个输出分支。一个分支用于做图像分类，即全连接+softmax判断目标类别，和单纯图像分类区别 ...

1、请参考大牛博客链接 　　https://www.aiuai.cn/aifarm822.html ...

目标识别（objec recognition）是指明一幅输入图像中包含哪类目标。其输入为一幅图像，输出是该图像中的目标属于哪个类别（class probability）。 目标检测（object detection）除了要告诉输入图像中包含哪类目标外，还要框出该目标的具体位置（bounding ...

2020-09-21 目标检测（Object Detection）和目标跟踪（Object Tracking）的区别 Object Recognition: which object is depicted in the image? input: an image ...

咸鱼了半年，年底了，把这半年做的关于目标的检测的内容总结下。 本文主要有两部分： 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题，R-CNN，SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中，使用一个矩形的边框来表示。在图像中，可以基于图像坐标系使用多种方式 ...

目标检测 目标检测（object detection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间 ...

1、非极大值抑制步骤 　　非极大值抑制算法（Non-maximum suppression，NMS）在目标检测中经常用到。我们的检测算法可能对同一目标产生多次检测的结果，非极大值抑制算法可以保证每个目标只检测一次,找到检测效果最好的框。 （1）去除所有预测框置信度于某个阈值的框，这里的阈值选取 ...