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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 1 背景介绍 目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。 目标检测要解决的问题有两个：物体在哪里，物体是什么的整个流程问题。 目标检测问题的难点：物体的尺寸变化范围很大；摆放物体的角度，姿态不定；而且可以出现在图片的任何地方；物体还可以是多个类别。 目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法 目标检测中有很大一部分工作是做图像分类。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗 Geoffrey Hinton 教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名 top-5 error高达
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