深度学习级联是啥意思

深度学习级联是一种用于目标检测的算法，它结合了级联分类器和深度神经网络的优势。在深度学习级联中，首先使用级联分类器对图像进行快速筛选，将可能包含目标的区域提取出来。然后，这些候选区域会被送入深度神经网络进行更精确的目标检测和分类。

深度学习级联的主要思想是通过级联分类器来减少深度神经网络的计算量，从而提高目标检测的速度。级联分类器通常由多个弱分类器组成，每个弱分类器都会对候选区域进行简单的特征提取和分类。只有通过了所有弱分类器的候选区域才会被送入深度神经网络进行进一步处理。

深度学习级联在目标检测任务中具有较高的准确性和较快的速度，因为它能够在保证检测精度的同时，通过级联分类器的快速筛选来减少深度神经网络的计算量。