[CLS 02 · 从类别到区域与掩码](/course/notebooks/f9ab632ba16b4f2084669791cba6ba85.html)

# 学习路径： 一张图怎样变成一组框 · 像素、边界与对象身份
[独立阅读](/course/notebook-blocks/d704ba6fc7e641f5b6d95572806fb361.html)
主线阅读与优先实验

同图四输出、共享计算、FCN、RoIAlign、信息碰撞与SAM接口

**学习路径：** [一张图怎样变成一组框](/course/study/image-detection.html) · [像素、边界与对象身份](/course/study/pixels-instances.html)。两个入口引用同一份现有材料，不需要重复阅读或运行。

本册串起 [P25 的四种输出](/course/pages/l3-r2-p25.html) 到 [P48 的语言入口](/course/pages/l3-r2-p48.html)：同一幅图，为什么要从类别走向框、像素和实例？

先读下面的同源场景，再沿共享特征、像素预测和区域对齐往下走。读完后应能解释两件事：两个同类杯子为什么仍需两个身份；改好采样位置为什么不能自动补回已被均值抹掉的信息。每个问题都有可单独引用的 [空间学习材料](/course/blocks/spatial-study-route.html)。

动手时先选一种深度：用 [LAB 03](https://deepnote.com/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/49a2c030eafa4e1db6fc4f1a08c3810a) 做坐标与表示短练习；想走完整学习过程，再在 [LAB 10：RGB→框](https://deepnote.com/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/a14237bfa9dd413d959ab4e458e11f42) 与 [LAB 11：RGB→mask](https://deepnote.com/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/9e268706471944e3a59e6f568f9ce9a3) 中选一本。框公式查 [CLS 07](https://deepnote.com/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/586e66e049764158a50747e69c219312)，像素损失与实例区别查 [CLS 08](https://deepnote.com/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/2d81e2a1936043349eacb71c53c0defa)，不必按编号全部运行。