Object Detection
前言
前面講過了localization, 也講了landmark detection，現在該來說說Object Detection。
內容
Car detection example
- 先建立classification model
- 先讓模型可以進行識別車子的能力。
Sliding windows detection
- 滑動窗口偵測
- 相當於CNN model中的filter
- size, stride
- 每次擷取此Sliding windows的圖片，丟給模型判別是否有車子存在。
- 為了盡可能可以找到車子，可以設計多個不同size, stride的sliding window。
- 問題
- 每次都要丟擷取此Sliding windows的圖片給cnn模型，計算量天生就會比較大。
- Sliding windows的size, stride若設計比較小，掃描次數多，雖然會比較精準，但計算量更大，速度慢。
- Sliding windows的size, stride若設計比較大，掃描次數小，雖然速度快，但就失去精準。
該學到的
- 瞭解Sliding windows detection的運作，以及會遇到的問題。