深度学习——目标定位
目标定位
图片分类任务我们已经熟悉了,就是算法遍历图片,判断其中的对象是不是汽车,这就是
图片分类
。这节课我们要学习构建神经网络的另一个问题,即定位分类问题。这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车,还要在图片中标记出它的位置,用边框或红色方框把汽车圈起来,这就是定位分类问题
。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
图片分类问题你已经并不陌生了,例如,输入一张图片到多层卷积神经网络。这就是卷积神经网络,它会输出一个特征向量,并反馈给 softmax 单元来预测图片类型。如果你正在构建汽车自动驾驶系统,那么对象可能包括以下几类:行人、汽车、摩托车和背景,这意味着图片中不含有前三种对象,也就是说图片中没有行人、汽车和摩托车,输出结果会是背景对象,这四个分类就是 softmax 函数可能输出的结果。
这就是标准的分类过程,如果你还想定位图片中汽车的位置,该怎么做呢?我们可以让神经网络多输出几个单元,输出一个边界框。具体说就是让神经网络再多输出 4 个数字,标记为
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