在介绍Anchor之前，我们先介绍一下传统的人脸识别算法，是怎么检测出 图片中的人脸的。以下图为例，如果我们要检测图中小女孩的人脸位置，一个 比较简单暴力的方法就是滑窗，我们使用不同大小、不同长宽比的候选框在整 幅图像上进行穷尽式的滑窗，然后提取窗口内的特征（例如Haar、LBP、Hog 等特征），再送入分类器（SVM、Adaboost等）判断该窗口内包含的是否为人 脸。这种方法简单易理解，但是这

每个步骤的输出都会在下一个时间步骤中被传递给底层解码器，解码器们会像编码器一样层层传递解码结果，并且，就像我们对编码器输入所做的那样，我们对这些解码器输入进行嵌入和添加位置编码，以指示每个单词的位置。在这里，引入了两个新的token，分别是<|im_start|>和<|im_end|>，此外，解码器一次只能接受一个token作为输入，也就是说，<|im_start|>会被作为一个输入，而"太”就是

1.艾伦·佩利(Alan J.Perlis 1922年4月1日-1990年2月77日)，美国计算机程序设计领域科学家。ALGOL语言和计算机科学的“催生者”，由于在ALGOL语言的定义和扩充上所作出的重大贡献，以及在创始计算机科学教育使计算机科学成为一门独立的学科上所发挥的巨大作用，1966年成为首届图灵奖获得者，2。

循环神经网络（Recurrent Netural Network,Rnn)是一类具有短期记忆能力的神经网络。在RNN中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构，RNN由此得名。循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言翻译以及图片描述等任务上。为了处理时序数据并利用其历史信息，我们需要让网络具有短期记忆能力。而前馈网络是一种静态网络，不具备这种记忆能力。R

Transformer模型中最关键部分就是自注意力（Self-Attention）机制，正如 Transformer 的论文的标题是“Attention Is All You Need”！以文本问题为例来讲解这个机制。在处理文本问题时，自注意力机制会告诉模型：在处理句子中的每个单词时，特别关注某些重要的单词，并或多或少地忽略其它单词。简单来说，就是给句子中不同单词分配不同的权重。

定义：YOLO（You Only Look Once）个算法的名字就很形象——你只看一次（You Only Look Once），意味着它通过一次检测过程就能处理整张图片，而不需要像以前的算法那样分步骤处理。是一种单阶段（one-stage）的目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务视为一个回归问题，通过单个神经网络直接预测图像中的物体类别和边界框。

通过 堆叠两层3 × 3 3\times33×3的卷积核可以替代一层5 × 5 的卷积核，堆叠三层 3 × 3 的卷积核替代一层 7 × 7 的卷积核，可以看出，大卷积核完全可以由一系列 的3 × 3 卷积核来替代，那能不能再分解得更小一点呢？从上图可以看出，计算量主要来自高维卷积核的卷积操作，因而在每一个 卷积前先使用1 × 1卷积核将输入图片的feature map维度先降低，进行信息压 缩，

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发 的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过 从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算 法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学 习社区持续关注的话题。迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现 学习识别苹果可能有助于识别

在很多模式识别的领域、手写文字的识别、字符识别、简单的人脸识别也开始用起来，这个领域一下子就热起来，一时之间，人们感觉人工智能大有可为。在某一定值以下，就不会兴奋。然而逻辑主义最后无法解决实用的问题，达不到人们对它的期望，引起了大家的反思，这时候人工神经网络（也就是联结主义）就慢慢占了上风。要想证明这些问题，需要把原来的条件和定义从形式化变成逻辑表达，然后用逻辑的方法去证明最后的结论是对的还是错的

【代码】yolov8使用opencv 调用摄像头，实时目标检测，左上角显示帧率。