object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。
object detection技术的演进：
RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN
从图像识别的任务说起
这里有一个图像任务：
既要把图中的物体识别出来，又要用方框框出它的位置。
上面的任务用专业的说法就是：图像识别+定位
图像识别（classification）：
输入：图片
输出：物体的类别
评估方法：准确率
定位（localization）：
输入：图片
输出：方框在图片中的位置（x,y,w,h）
评估方法：检测评价函数 intersection-over-union ( IOU )
卷积神经网络CNN已经帮我们完成了图像识别（判定是猫还是狗）的任务了，我们只需要添加一些额外的功能来完成定位任务即可。
定位的问题的解决思路有哪些？
思路一：看做回归问题
看做回归问题，我们需要预测出（x,y,w,h）四个参数的值，从而得出方框的位置。
步骤1:
• 先解决简单问题， 搭一个识别图像的神经网络
• 在AlexNet VGG GoogleLenet上fine-tuning一下
步骤2:
• 在上述神经网络的尾部展开（也就说CNN前面保持不变，我们对CNN的结尾处作出改进：加了两个头：“分类头”和“回归头”）
• 成为classification + regression模式
步骤3:
• Regression那个部分用欧氏距离损失
• 使用SGD训练
步骤4:
• 预测阶段把2个头部拼上
• 完成不同的功能
这里需要进行两次fine-tuning
第一次在ALexNet上做，第二次将头部改成regression head，前面不变，做一次fine-tuning
Regression的部分加在哪？
有两种处理方法：
• 加在最后一个卷积层后面（如VGG）
• 加在最后一个全连接层后面（如R-CNN）
regression太难做了，应想方设法转换为classification问题。
regression的训练参数收敛的时间要长得多，所以上面的网络采取了用classification的网络来计算出网络共同部分的连接权值。
思路二：取图像窗口
• 还是刚才的classification + regression思路
• 咱们取不同的大小的“框”
• 让框出现在不同的位置，得出这个框的判定得分
• 取得分最高的那个框
左上角的黑框：得分0.5
右上角的黑框：得分0.75
左下角的黑框：得分0.6
右下角的黑框：得分0.8
根据得分的高低，我们选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。
注：有的时候也会选择得分最高的两个框，然后取两框的交集作为最终的位置预测。
疑惑：框要取多大？
取不同的框，依次从左上角扫到右下角。非常粗暴啊。
总结一下思路：
对一张图片，用各种大小的框（遍历整张图片）将图片截取出来，输入到CNN，然后CNN会输出这个框的得分（classification）以及这个框图片对应的x,y,h,w（regression）。
这方法实在太耗时间了，做个优化。
原来网络是这样的：
优化成这样：把全连接层改为卷积层，这样可以提提速。
物体检测（Object Detection）
当图像有很多物体怎么办的？难度可是一下暴增啊。