目标检测模型中的基本结构

在开始实现目标检测模型之前，我们先来回顾下深度学习中的一些基本结构。

这一部分，主要是让大家从比较感性的层面去知道每个结构的作用是什么，以及如何去使用这些结构。

至于更深层的理论，不在这里赘述，不然会使得教程比较乏味。

这一部分结束后，我们会利用这些基本结构，来实现一个简单的目标检测模型。

这一部分只讲解了一些最基本的结构，除了这些，还有很多常用的结构，我们会在后面部分慢慢讲解。

这些最基本的结构，就足以让我们完成一个简单的目标检测模型。

更多的结构，我们会在后面应用到网络中，看看他们是如何工作的，以及如何提高检测性能的。

如果把整个深度学习任务分成几个部分，大概可以分为：

• 数据集。明确任务的输入和输出形式，通俗点说就是明确数据集的标注形式。（数据集，上一个章节已经着重讲过了目标检测的数据集）
• 模型。根据任务的输入和输出形式，来设计网络模型。
• 损失函数。衡量模型输出和真实值之间的差距。
• 优化器。制定优化方案来训练模型，让模型的输出接近真实值。

我们简单来回顾下这部分。从感性上进行认识。组建深度学习模型就像拼积木一样，我们需要把每个积木的功能有个大概了解后，就可以开始拼积木了。

为了章节优化，我们在这一部分只介绍最基础的网络结构，然后我们用这个最基础的网络模型来搭建我们第一个目标检测模型， 之后，我们再介绍一些更高级的网络结构，并测试下这个高级的网络结构是否能够提高我们的模型性能。

我们来对深度学习模型整个操作过程来打个比方，给大家一个感性的认识。知道每个部分的作用是什么。

就拿

网络模型

二维卷积 (Conv2D)

二维卷积，是 计算机视觉 或者 图像领域中最重要的一种网络结构。

一般，我们是这样理解 二维卷积 的作用：用来从图像中提取任务所需要的特征信息，简单来说，就是提取特征。

二维卷积，就是对二维图像进行卷积操作。我们知道图像是有横向和纵向（X和Y轴）的，所以图像是二维的。

二维很好理解，而要理解卷积的话。我们要知道 卷积 是一种操作，类似于 加减乘除这种，是一种规定的运算规则。 而要进行卷积操作的时候，需要借助到 卷积核 这个东西，更专业的术语，应该叫做 算子。

我们在利用二维卷积来构成深度学习模型的时候，一开始，我们会给卷积核（Kernel）赋予

卷积是图像处理中的非常重要的操作。注意，只是在图像领域中哦。

介绍下 Conv2D各个参数的含义。

池化

池化，主要目的是为了较少模型的参数量，让模型更加容易进行收敛。 同时，通过一些操作来弱化一些非主要信息，

非线性激活

要理解 非线性激活，我们需要首先理解什么是线性。

这个时候，我们就要拿出我们以前学习的 y=kx+b。这就是一个线性

非线性激活，就是在模型中引入线性激活。

总而言之，大家可以把每个网络模型看成大量参数的黑盒子。其中的大量参数会对输入数据进行各种各样的处理，然后最终产生一个输出。

损失函数

损失函数，就是制定一些规则来平衡 模型输出 和 正确输出 之间的差距。

就像我们考试打分一样，制定一些打分标准。

下面，我们主要来介绍一些常见的损失函数，也就是打分规则。

就像我们试卷一样，不同的题目（任务）有着不同的打分规则。

均方误差损失

均方误差损失的规则比较简单。比如说我们现在模型有3个输出，分别为 X1， X2， X3。

交叉熵损失

优化器

优化器，