图像定位的优化、评价和应用简介

1、预测图像位置的缺点

【1】回归位置不准确
【2】泛化能力不好
【3】目前算法只能预测单个实例

2、图像定位的优化

【1】先大后小
整张图片预测出关键点，然后再在预测出的关键点周边，进行二次预测。
【2】滑动窗口的方式
用一个小的窗口在图片上滑动，每一次做两个预测
（1）是否有关键点
（2）关键点位置
【3】针对不定个数的预测问题
可以先检测多个对象，再在多个对象上分别回归出位置
【4】尝试使用全卷积网络，去掉全连接层，变回归为分类问题。

3、图像定位的评价

可以使用IOU来评价图像定位的精度。
IOU===========Intersection over Union

IoU计算的是"预测的边框"和"真实的边框"的交集和并集的比值。

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