（论述题）试论述在高级视觉任务介绍中，令你印象深刻的或你比较感兴趣 的一个视觉任务，并列举其中一个经典算法，简述其基本原理。 答：

在高级视觉任务介绍中，我印象深刻的是目标检测任务。这种任务的目标是在图像中找到所有对象的位置和大小。经典算法之一是Faster R-CNN算法。

Faster R-CNN算法的基本原理是使用一个候选区域提取方法来搜索目标。它从图像中提取一组候选区域，并使用卷积网络来计算每个区域中可能包含对象的概率，并生成对象的边框。具体来说，Faster R-CNN包括两个模块：Region Proposal Networks（RPN）和Fast R-CNN检测器。

RPN是一个全卷积网络，它可以以可变大小的窗口在特征图上滑动，生成一组候选区域。然后，它为每个提议位置估计对象边界框和它是否是前景或背景的概率。

Fast R-CNN检测器则对得到的提议进行分类和边界框回归。对于每个提议区域，它首先对该区域进行预处理，然后输入到一个全连接层分类器来检测目标。同时，也会训练一个边界框回归器来微调真实准确位置。

以上就是目标检测的经典算法之一Faster R-CNN的基本原理。这种算法可以在各种应用中使用，如自动驾驶、视频监控和人脸识别等。