2.目標框
目標檢測，這就好比我們的行李箱過安檢，安全員通過掃瞄的對行李箱內的物品進行檢查，什麼東西可以通過，什麼又不能通過，而這一前提是安全員知道什麼行李裡面**有什麼物品，它們又是否是安全和非安全物品，並在檢查中識別出來。
目標檢測是物品分類識別的進一步應用。物體分類的任務中，我們只需要對物品進行特徵提取，然後預判出該無物品是什麼類別的概率；目標檢測在這個基礎上必須知道該物體在影象中的位置並標記出來。
這就用到了分而治之的思想，將一張圖分解成很多張小的塊並投入net，對每一小的影象塊進行分類識別，並記錄物品的座標。分解是通過滑窗技術來說實現的，而影象塊的大小是乙個超引數，需要人為設計。以下圖做乙個說明：
如果標識的框太小的話，如藍色框，可能是能識別出車輪和上衣，框如果再加大一點，如綠色框，就能識別出騎自行車的人，但這時對於輪子的識別的準確性就會降低一些，因為框內的還包括其他的畫素資訊，這對輪子的識別有干擾。
目標框是對所要識別的物體進行的標記。標記的內容為類別，框的left top 和 ringt down 座標值xy。
格式1：類別，x左,y左,x右,y右
格式2：類別，x中心,y中心,w框寬,h框高
一張影象的目標框資料一般會被寫入乙個 *.xml 的檔案中
目標框的作用便是在訓練網路時使網路能夠優化使之接近目標引數，因為網路自己生成的框與目標框有差距，對於這種差距的度量工具常用的是 交並比——iou
用下圖來說明一下，綠色為目標框，淺藍色為**框，紅色區域為兩者的交集。交並比便是這兩個框的交集佔並集的比例，佔比越高說明**值越靠近目標值。
交並比怎麼求？已知的前提是目標框的top座標down座標和**的top座標down座標
交集的top座標 =
max(目標框的xtop座標,**的xtop座標)
,max
(目標框的ydown座標,**的ydown座標)
交集的down座標 =
min(目標框的xtop座標,**的xtop座標)
,min
(目標框的ydown座標,**的ydown座標)
交並比 = s(交集) / s(並集)
資料：1.datawhale cv目標檢測
目標跟蹤初步了解
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