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使用深度学习进行定位和对象检测
解释 RCNN、Fast RCNN 和 Faster RCNN
来源:AI夏令营定位和物体检测是计算机视觉中的两个核心任务，因为它们应用于许多实际应用，例如自动驾驶汽车和机器人。因此，如果您想在这些行业中担任计算机视觉专家，或者想要构建相关产品，最好对它们有很好的了解。但它们是什么？物体检测和定位是什么意思？为什么我们将它们归为一类，因为它们是一回事？
首先。让我们快速回顾一下最常用的术语及其含义，以避免误解：
- 分类/识别：给定一个带有物体的图像，找出该物体是什么。换句话说，从一组预定义类别中将其归类为一个类。定位：找到物体的位置并在其周围绘制一个边界框物体检测：对图像中的所有物体进行分类和检测。为每个对象分配一个类，并在其周围绘制一个边界框。语义分割：根据上下文将图像中的每个像素归类到一个类，以便将每个像素分配给一个对象实例分割：将图像中的每个像素归类到一个类，以便将每个像素分配给对象的不同实例
分类/识别：给定一个带有对象的图像，找出该对象是什么。换句话说，从一组预定义类别中将其归类到一个类中。
分类/识别定位：找到物体的位置并在其周围绘制一个边界框
定位物体检测：对图像中的所有物体进行分类和检测。为每个物体分配一个类别并在其周围绘制一个边界框。
物体检测 语义分割 实例分割 此处