【深度之眼cs231n第七期】筆記（二十三）

目錄 目標識別 實例分割 目標識別 目標識別對圖像中出現的每一個對象都畫一個邊框，並對框內的物體進行分類。和分類定位不同的是，輸入圖像的物體個數不是固定的。 動態的物體個數其實很難辦，我們之前的網絡輸出的都是固定值，所以一幅圖要多次經過卷積神經網絡。比如第二張圖就要經過三次卷積神經網絡才能得到想要的參數。 解決物體個數的不確定性的辦法之一就是滑動窗口。然後每個滑動窗口都應用到卷積神經網絡去做分類，

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