吴恩达《深度学习专项》笔记（十二）：目标检测与语义分割简介 (YOLO, U-Net)_吴恩达深度学习

这节课中，我们要学习计算机视觉中最重要的任务之一——目标检测任务。我们会先认识目标定位和关键点检测这两个比较简单的任务，慢慢过度到目标检测任务。之后，我们会详细学习目标检测的经典算法YOLO。最后，我们会稍微认识一下语义分割任务及适用于此问题的U-Net架构。

课堂笔记

目标定位

在图像分类问题中，给定一幅图片，我们只要说出图片里的物体是什么就行了。在这堂课要讨论的任务中，我们还要多做一件事——定位。我们要先用边框圈出图中的物体，再说出框里的物体是什么。这叫做带定位(localization)的分类问题。更进一步，如果我们不再是只讨论一个物体，而是要把图片中所有物体都框出来，并标出每一个物体的类别，这就是目标检测问题，

我们对分类任务的神经网络结构已经很熟悉了。那么，带定位的分类该使用怎样的网络呢？实际上，一个边框可以用边框中心和边框宽高这四个量表示。除了softmax出来的分类结果外，我们只要让网络再多输出四个数就行了。如下图所示：

这里，要统一一下对于边框的定义。我们用$b_x,b_y$表示边框的中心坐标，$b_h,b_w$表示边框的高、宽。

来看一下标签$y$的具体写法。假设一共有四类物体：行人、汽车、摩托车、背景（没有物体）。那么，标签$y$应该用$y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3{]}^T$表示。其中，$p_c$表示图中有没有物体。若$p_c=1$，则$c_1,c_2$