对象定位localization和目标检测detection
判断图像中的对象是不是汽车–Image classification 图像分类
不仅要判断图片中的物体还要在图片中标记出它的位置–Classification with localization定位分类
当图片中有 多个 对象时,检测出它们并确定出其位置,其相对于图像分类和定位分类来说强调一张图片中有 多个 对象–Detection目标检测
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-k40ZqfQE-1605442140741)(https://www.www.zyiz.net/i/i/?n=18&i=blog/949241/201808/949241-20180813190930759-1346582376.gif)]
使用大小为14∗14∗314∗14∗3的图片作为图片数据,使用16个5∗55∗5的卷积核做卷积操作,得到10∗10∗1610∗10∗16的特征图,然后使用2∗22∗2的max-pooling池化算法,得到5∗5∗165∗5∗16的特征图.将结果输入到两层具有400个神经元节点的全连接层中,然后使用softmax函数进行分类–表示softmax单元输出的4个分类出现的概率。
接下来要将最后连接的两个全连接层FC1和FC2转换为卷积层。