摘要：
非极大值抑制（Non-max suppression） 假设你需要在这张图片里检测行人和汽车，你可能会在上面放个 19×19 网格，理论上这辆车只有一个中点，所以它应该只被分配到一个格子里，左边的车子也只有一个中点，所以理论上应该只有一个格子做出有车的预测。 实践中当你运行对象分类和定位算法时，对于 阅读全文
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交并比（Intersection over union） 交并比（loU）函数做的是计算两个边界框交集和并集之比。两个边界框的并集是这个区域，就是属于包含两个边界框区域（绿色阴影表示区域），而交集就是这个比较小的区域（橙色阴影表示区域），那么交并比就是交集的大小，这个橙色阴影面积，然后除以绿色阴影的 阅读全文
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Bounding Box 预测（Bounding box predictions） 滑动窗口法的卷积实现虽然效率更高，但仍然存在问题，不能输出最精准的边界框。 在滑动窗口法中，你取这些离散的位置集合，然后在它们上运行分类器，在这种情况下，这些边界框没有一个能完美匹配汽车位置。 其中一个能得到更精准边 阅读全文
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卷积的滑动窗口实现（Convolutional implementation of sliding windows） 假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像，图像很小。在这里过滤器大小为 5×5，数量是 16， 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16。然后通过参数为 阅读全文
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目标检测（Object detection） 假如你想构建一个汽车检测算法，步骤是，首先创建一个标签训练集，也就是x和y表示,你一开始可以使用适当剪切的图片，就是整张图片x几乎都被汽车占据，你可以照张照片，然后剪切，剪掉汽车以外的部分，使汽车居于中间位置，并基本占据整张图片。 有了这个标签训练集，你 阅读全文