AI人工智能|对象检测技术如此混乱，如何更清晰地厘清各类目标检测复杂概念( 二 ) 技术编程|AI人工

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两阶段检测器的区域建议
准备好我们感兴趣的区域后，我们可以对它们进行逐一处理，得出它们各自的类别以及用于最终修剪的置信度得分。结果如下：

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两级检测器结果
现在，我们得到了出色的检测，几乎没有混乱。与一阶段方法相比，该技术使用专用网络进行区域建议和区域分类。这个想法允许两个阶段都可以独立开发，从第一阶段到第二阶段，为了进行更快的检测，已经进行了大量工作来共享见解。
这种方法的明显优势是它的准确性。通过将位置与分类分离，两个任务都由专门的网络处理。另一方面，速度较慢，因为需要中间区域投标步骤，并且需要为每个投标运行分类器网络。因此，所花费的时间与检测次数成正比。训练可变大小的输出
现在我们知道了如何处理输出大小问题，最后一个问题是，我们如何训练这样的网络。值得庆幸的是，在两种情况下，该过程大致相同。
训练对象检测算法就像抚养孩子一样。你必须告诉孩子对与错。但是，如果称赞或抱怨太多，最终将宠坏或伤害孩子。用检测术语，我们只会赞扬最好的发现，只会惩罚最坏的错误，而其余的则什么也没说。
考虑到真实边界框的集合，我们将奖励具有大于0.7"交集"（IoU）的框，并惩罚低于0.3的检测。这将创建一个梯度信号，重点放在真正好的检测上，淡化唯一真正错误的检测，剩下其余的。
可以添加的一件简单的事情是IoU仅在0.1到0.3之间的淡化检测。因此，惩罚性有所降低。还可以平衡考虑正数和负数的框数，以平衡正负样本的贡献。
进一步的步骤是使用某种形式的硬负开采。总体思路是利用模型的损失对检测结果进行从最坏到最好的排序。这样，我们就有了更原则性的选择赞美和惩罚的方法。检测与细分
到目前为止，我们一直在进行对象检测：为场景中的对象找到边界框。对于人类而言，这是一项容易的任务：我们可以轻松地检测到事物，并且可以快速绘制矩形。更具挑战性的任务是细分。
图像分割是绘制一个概述对象的蒙版。例如，我们需要完全绘制其轮廓，而不是围绕一个人的矩形。这比较难，因为绘制对象实际轮廓比画矩形更难，并且事物也可以与背景融为一体，这使其更具挑战性。
但是，对于神经网络，这更容易。代替具有可变大小的输出，我们必须对每个像素进行分类，从而制作一个蒙版。因此，每个输入像素需要一个输出像素。这是由人员细分工具处理的上述场景之一的示例：

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人群细分
它并不完全完美，但这是一项可爱的工作。从概念上讲，这是一个困难得多的问题。但是，在网络体系结构级别，它更易于管理。
如果我们同时利用两个框架，我们可以快速获得所谓的"实例分割" ，这是将不同的对象与不同的对象进行分割的任务，例如：

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实例分割示例
总体思路是分割每个边界框的结果。这样，边界框就是"实例" ，而分段确实可以实现分段:) 。虽然这被简化，但这是Mask R-CNN算法背后的一般思想。总结

AI人工智能|对象检测技术如此混乱，如何更清晰地厘清各类目标检测复杂概念( 二 )

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