影象分類：判斷輸入的影象中是否包含感興趣的內容
目標檢測：精確定位目標的具體位置，並用外接矩形框標出（就是很高階的那種）
神經網路可以用來**各種各樣的實際問題，但是cnn不擅長直接**座標資訊，考慮到一張影象中可能出現多個檢測的目標，模型就比較難搞。所以，就順理成章提出了一種通過猜測的方法來判斷猜測的框中是否存在待檢測目標的方法。就是通過滑窗的方式，羅列圖中各種可能的區域，乙個個去試，分別送入到分類網路進行分類得到其類別，同時會對當前的邊界框進行微調，這樣對於影象中每個區域都能得到（class,x1,y1,x2,y2）五個屬性，彙總後最終就得到了圖中物體的類別和座標資訊。
這種方案思路：先確立眾多候選框，再對候選框進行分類和微調。
也就是在待識別圖上預設乙個框，然後逐畫素遍歷，就能得到大量候選框，每個框送入到如cnn的分類網路分類都有乙個得分，得分最高的就代表識別的最準確的框，其位置就是最終要檢測的目標的位置。
第一種(x1, y1, x2, y2) ，其中x1 y1表示左上角的那個點，x2 y2表示右下角的那個點
第二種(c_x, c_y, w, h)，其中c_x為中心點x座標，c_y為中心點的y座標，w為寬度，h為長度
這兩種方法完全可以互換，在openmv中就存在呼叫庫函式出現不同返回值的情況。
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