动手学深度学习 16.目标检测,计算机视觉训练技巧 中文教材:zh.d2l.ai 英文教材:www.d2l.ai 教学视频:https:l/courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/units/detection.html D2L.ai
动手学深度学习 16.目标检测,计算机视觉训练技巧 中文教材:zh.d2l.ai 英文教材:www.d2l.ai 教学视频:https://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/units/detection.html
概要 ·目标检测 ·边界框和锚框 ·交并比 。 区域卷积神经网络(R-CNN) ·单发多框检测(SSD) ·计算机视觉训练技巧 D2L.ai
概要 • 目标检测 • 边界框和锚框 • 交并比 • 区域卷积神经网络( R-CNN) • 单发多框检测(SSD) • 计算机视觉训练技巧
边界框 60.45 ·一个边界框可以 由4个数字定义: 100 (左上角x, 200 左上角 , 300 右下角 X, 400 右下角y) (左上角x, 500 右上角y, 200 400 600 宽度,高度) 378,516 D2L.ai
边界框 • 一个边界框可以 由 4 个数字定义 : • (左上角 x , 左上角 y , 右下角 x , 右下角 y ) • (左上角 x , 右上角 y , 宽度,高度) 60, 45 378, 516
目标检测数据集 0 100 200 ·每行都有一个目标物体 300 ·图像名称,物体类别,边界框 400 500 COCO数据集(cocodataset..org) 0 200 400 600 ·80个物体 ·330K个图像 1.5M目标物体 Common Objects in Context D2L.ai
目标检测数据集 • 每行都有一个目标物体 • 图像名称,物体类别,边界框 • COCO 数据集(cocodataset.org) • 80 个物体 • 330K 个图像 • 1.5M 目标物体