该演示文稿介绍了基于深度学习的目标检测框架。

简介：
本演示文稿旨在介绍基于深度学习的目标检测框架。传统的深度学习算法主要应用于分类任务，如（1）所示，其核心目标便是识别图像中是否存在特定物体，例如猫。目标定位则不仅仅局限于识别物体的类别（即分类），更重要的是预测该物体在图像中的具体位置，通常通过“边框”（bounding box）来标记，如图（2）所示。本质上，目标检测是一种多目标定位问题，即需要在图像中同时定位多个目标物体，并兼顾其类别识别和位置预测。例如，对于图（3）进行目标检测时，系统能够识别出其中的多只不同动物，并分别用不同颜色标注其位置，如图（3）中不同颜色框所示。PASCAL VOC 数据库：模式分析、统计建模以及计算学习视觉对象类别。在计算机视觉领域中，PASCAL VOC Challenge 堪比数学中的哥德巴赫猜想——一项极具挑战性的难题。每年，该组织都会发布一系列带有标签的图片和预定义类别的挑战赛，参赛者们需要设计出各种巧妙的算法，仅凭对图像内容的分析来进行分类工作，最终根据准确率、召回率以及效率等指标来评估参赛者的表现。