2025年03月18日
在做图像分类任务时，我们先使用卷积神经网络提取图像特征，然后再用这些特征预测分类概率。注意这里是对整张图像提取特征，所以无法区分图像中的不同目标，也就没法分别标示出每个物体所在的位置。
2025年03月18日
在前面的文章中，已经介绍了基于SSD使用自己的数据训练目标检测模型（见文章：手把手教你训练自己的目标检测模型），本文将基于另一个目标检测模型YOLO，介绍如何使用自己的数据进行训练。
YOLO（You only look once）是目前流行的目标检测模型之一，目前最新已经发展到V3版本了，在业界的应用也很广泛。YOLO的基本原理是：首先对输入图像划分成7x7的网格，对每个网格预测2个边框，然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口，最后再使用边框合并的方式去除冗余窗口，得出检测结果，如下图：
2025年03月18日
在之前的文章中介绍了目标检测经典模型（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN），目标检测一般是为了实现以下效果：
在R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN中，实现了对目标的识别和定位，如下图所示：
为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）：
Mask R-CNN便是这种“图像分割”的重要模型。