day9-目標檢測

邊界框（bounding box）

是最后定位目標的框，是結果

anchor box

目標檢測算法通常在輸入圖像中采樣大量區(qū)域，然后判斷這些區(qū)域是否包含我們感興趣的目標

其中一種方法為以每個像素為中心生成多個大小和寬高比（aspect ratio）不同的邊界框弄慰。這些邊界框被稱為錨框（anchor box）

生成若干anchor box

假設輸入圖像高為 $h$ ，寬為 $w$ 丧失。我們分別以圖像的每個像素為中心生成不同形狀的錨框挠乳。設大小為 $s\in[0, 1]$ (size)且寬高比為 $r$ (ratio)权薯，那么錨框的寬和高將分別為 $ws\sqrt{r}$ 和 $hs/\sqrt{r}$ 。當中心位置給定時睡扬，已知寬和高的錨框是確定的盟蚣。

自己定義一組 $s$ 和 $r$ 的值，雖然這樣一共有 $s*r$ 種組合卖怜，但是我們只取包含 $s_1$ 和 $r_1$ 屎开，共 $n+m-1$ 種

評價標準

交并比：兩個相交面積除以相并面積

NMS非極大值抑制

防止對同一個目標輸出多個框

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