proposals是什么意思 卷积神经网络中

### 回答1：
在卷积神经网络中，proposals是指可能包含目标物体的候选框。它是通过使用物体检测算法来生成的。具体而言，卷积神经网络会在输入图像上进行滑动窗口操作或使用region proposal方法来生成候选框。

滑动窗口操作是指将一个固定大小的窗口在图像上按固定的步长进行滑动，每个窗口都作为一个候选框进行检测。这样会生成大量的候选框，但效率较低。

相比之下，region proposal方法会通过使用一些启发式的规则来生成少量但更具代表性的候选框。这些规则可以基于滑动窗口操作的结果或是其他先验知识，例如物体的形状、尺度等。这样可以在减少计算量的同时，保证生成的候选框更有可能包含目标物体。

在卷积神经网络中，proposals扮演着重要的角色。它们是网络输出的一部分，用于确定图像中对象的位置和大小。通常，proposals会和网络的其他部分进行进一步的处理和调整，以最终得到更精确的目标物体检测结果。

总之，proposals在卷积神经网络中具有提供候选框的功能，用于检测目标物体的位置和尺度。它们是通过物体检测算法生成的，可以通过滑动窗口操作或region proposal方法获得。

### 回答2：
在卷积神经网络（CNN）中，proposals（提议）是指网络根据输入图像中的特征提取出来的候选目标区域。CNN通常用于目标检测任务，在这种任务中，我们需要找到图像中可能包含感兴趣目标的区域。

在传统的目标检测算法中，需要通过滑动窗口的方式在图像中搜索所有可能的目标位置，这种方式计算量巨大且效率低下。而在使用CNN进行目标检测时，网络可以通过卷积层和池化层等操作，在图像上提取出特征图。根据这些特征图，CNN提供了一种更高效的方法来生成可能包含目标的候选框，这些候选框就是proposals。

proposals具有以下特点：它们是一组矩形框，每个矩形框表示一个图像区域，该区域有可能包含感兴趣目标。proposals的产生是基于CNN对输入图像进行卷积和特征提取，选择出具有潜在目标的候选区域。通常，这些候选区域会被输入到接下来的分类器中，以确定是否存在目标并进行进一步的定位。

在实际应用中，proposals可用于各种目标检测任务，如人脸检测、车辆检测等。通过CNN生成的proposals减少了搜索空间，提高了检测的效率和准确性。