物体検出（認識）がタスクオブジェクトの画像の位置に枠でマークされたコンピュータビジョンにおける古典的な問題の一つであり、オブジェクトは、カテゴリが与えられます。浅い分類器に加えて、研究の深さの終わりの検出に基づいて、フレームにフレームからの伝統的なマニュアル設計機能、オブジェクト検出ステップは、より成熟になります。
エッジ検出は、画像処理およびコンピュータビジョンにおける基本的な問題であり、エッジ検出画像識別番号の目的は、見かけの輝度変化点となります。画像の特性に大きな変化は通常、重要なイベントや変更の性質を反映します。これらは、深さ（I）不連続性、（ii）の不連続面方向、（iii）の材料特性の変化、シーン照明の（iv）の変化が挙げられます。特に特徴抽出の研究の分野におけるエッジ検出画像処理およびコンピュータビジョン、。
関係を含むそれらの両方、エッジ検出の基礎と物体検出（認識）。あなたは自然にエッジを識別体を識別した場合。しかし、実際には、多くの場合、私たちが望むオブジェクトのエッジに沿ったものではないオブジェクトを囲む四角形を描画します。そのため、オブジェクトに基づいて、従来のエッジ検出の物体検出深さの研究では、我々が何をしたいの輪郭を描画することができるかもしれません。
機械学習の事実を持つオブジェクト検出とエッジ検出によってオブジェクトの輪郭をマッピングし、白色画像セグメンテーション
https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78985024
物体認識や画像分割：https://blog.csdn.net/MIT_sword/article/details/102878715 https://m.oldpan.me/archives/understand-coco-metric