一、深度学习中常出现的local context指什么？
Local context（局部上下文）指的是在图像处理中，一个像素点的周围区域的信息。CNN通过使用局部感知和共享权重的卷积操作来捕捉图像中的局部上下文。这意味着神经网络会对每个像素点周围的像素进行卷积操作，从而局部地获取特征和上下文信息。
通过在卷积层中逐层堆叠多个卷积核（也称为滤波器），CNN可以有效地捕捉不同尺度上的局部特征，例如边缘、纹理和形状。通过这种方式，CNN能够学习到图像中不同位置的特征，从而对图像进行有效的分类、检测或分割等任务。
二、深度学习中常出现的global context指什么？
Global context（全局上下文）指的是在图像处理中，考虑整幅图像范围内的信息。相比于局部上下文，全局上下文更关注整个图像的语义和语境。
为了获取全局上下文，CNN通常会在卷积层之后添加全局池化层或全局平均池化层。这样的操作可以将整个特征图（feature map）的信息聚合为一个单一的值或特征向量，该值或向量携带了整个图像的全局特征。通常情况下，这些全局特征可以用于更高级的图像任务，如图像分类、目标检测和图像生成等。
通过获取全局上下文，CNN能够捕捉到整个图像中的重要特征，尤其在对图像进行整体理解和分析时起到关键作用。这种引入全局上下文信息的设计有助于CNN在图像处理任务中取得更好的性能。
三、local context在目标检测中的优点和缺点
优点：
-
精细定位：局部上下文允许目标检测模型专注于目标的局部特征，这有助于精确地定位和检测目标对象。模型可以更容易地识别目标的细节和边界。
-
噪声抵抗：局部上下文可以帮助模型抵抗图像中的噪声和干扰，因为它主要关注感兴趣区域的信息，而不容易受到图像背景或其他物体的影响。
扫描二维码关注公众号，回复： 17232016 查看本文章
-
高效性：局部上下文的使用可以减少计算成本，因为只需处理感兴趣区域的信息，而不必考虑整个图像。这可以提高目标检测模型的速度和效率。
缺点：
-
上下文不足：局部上下文可能无法提供足够的背景信息，特别是当目标对象与其周围环境关系密切时。这可能导致错误的检测或定位。
-
遮挡问题：当目标被遮挡或部分可见时，局部上下文可能无法提供足够的信息来识别目标。这可能导致目标检测的失败。
-
多目标情况：在多目标检测场景中，局部上下文可能不足以区分多个目标之间的相互关系。这可能需要更多全局上下文信息来解决。
四、global context在目标检测中的优点和缺点
优点：
-
全局理解：全局上下文允许目标检测模型更全面地理解图像，包括整个场景的语境和结构。这有助于识别目标对象与其周围环境之间的关系，从而提高了检测的准确性。
-
遮挡处理：全局上下文可以帮助模型更好地处理目标遮挡问题。通过考虑整个图像，模型可以使用其他区域的信息来推断遮挡的部分，从而更好地定位和检测目标。
-
多目标情境：在多目标检测任务中，全局上下文有助于模型区分不同目标之间的关系，例如它们之间的相对位置和分布。这可以提高多目标场景下的检测性能。
缺点：
-
计算复杂性：考虑整个图像的全局上下文通常需要更多的计算资源，因此可能会增加模型的计算复杂性和推理时间。
-
噪声敏感性：全局上下文可能对图像中的噪声和干扰更敏感，因为它关注整个图像。噪声可能会对模型的性能产生负面影响。
-
特定目标问题：对于特定目标的检测，全局上下文可能包含大量不相关信息，这可能会导致模型的混淆或低效性。