目标检测-RCNN.pptx

时间:2022-05-08 13:17:04
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更新时间:2022-05-08 13:17:04

目标检测 文档资料 人工智能 计算机视觉 RCNN

目标检测-RCNN.pptx 图像识别(classification): 输入:图片 输出:物体的类别 评估方法:准确率 定位(localization): 输入:图片 输出:方框在图片中的位置(x,y,w,h) 评估方法:检测评价函数 intersection-over-union ( IOU ) 卷积神经网络CNN已经帮我们完成了图像识别(判定是猫还是狗)的任务了,我们只需要添加一些额外的功能来完成定位任务即可 物体检测需要定位出物体的bounding box,就像下面的图片一样,我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度,有一个很重要的概念,因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配,因此就存在一个定位精度评价公式:IOU


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