# 一张图怎样变成一组框

类别、位置、重复框和漏检分别从哪个环节出现？
[固定学习路径](/course/study/image-detection.html)
## 阅读与动手顺序

- ### 看清完整任务

从 RGB 图像与框标签出发，沿匹配、类别与位置损失、预测框和检测评价读一次完整过程。
- ### 只在卡住处补几何

LAB09 是匹配、NMS 与 AP 的工具练习；理解一个环节后直接返回 LAB10，不把它当作另一项必做实验。
- ### 把错误分开记录

比较漏检、偏位和重复。需要研究集合输出时，再打开 LAB20 的两对象匹配例。
## 带走的结果

标出一幅预测中的三类错误，并解释改变 NMS 阈值为何可能同时增加召回与重复。

## 优先实践

可先阅读已有结果，再按问题选择是否重算。并列实验提供不同起点，不要求全部运行。

- [LAB 10 · 从 RGB 图像训练小型检测器](/course/notebooks/a14237bfa9dd413d959ab4e458e11f42.html)
RGB图像、单特征层锚框检测器、分类/位置损失、NMS、独立检测评价
[在 Deepnote 打开 ↗](https://deepnote.com/workspace/ise3309jingao-5ba66b0a-4283-4f5a-ae06-3f68d3201e99/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/a14237bfa9dd413d959ab4e458e11f42?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=a14237bfa9dd413d959ab4e458e11f42&utm_term=get_notebook)
## 配套讲解

- [CLS 02 · 从类别到区域与掩码](/course/notebooks/f9ab632ba16b4f2084669791cba6ba85.html)
同图四输出、共享计算、FCN、RoIAlign、信息碰撞与SAM接口
[在 Deepnote 打开 ↗](https://deepnote.com/workspace/ise3309jingao-5ba66b0a-4283-4f5a-ae06-3f68d3201e99/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/f9ab632ba16b4f2084669791cba6ba85?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=f9ab632ba16b4f2084669791cba6ba85&utm_term=get_notebook)
- [CLS 07 · 检测几何、匹配与评价](/course/notebooks/586e66e049764158a50747e69c219312.html)
坐标、锚框偏移、训练/评价匹配、NMS/AP和真实检测训练连接
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#### 遇到相应问题时再展开（2 项）

- [LAB 09 · 检测几何：框、匹配、NMS 与 AP](/course/notebooks/90d213b4e1e04c7e889ee6fc042b2358.html)
固定框匹配、PR/AP、NMS误删相邻对象反例
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- [LAB 20 · 尺度跨度与两对象匹配](/course/notebooks/9315996660f54e92847770355b648f9e.html)
步幅占格、两对象排列、分类/位置/IoU联合匹配代价
[在 Deepnote 打开 ↗](https://deepnote.com/workspace/ise3309jingao-5ba66b0a-4283-4f5a-ae06-3f68d3201e99/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/9315996660f54e92847770355b648f9e?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=9315996660f54e92847770355b648f9e&utm_term=get_notebook)
## 接回课堂中的问题
[全部学习路径](/course/study.html)[本部分导读](/course/guide.html#II)[按问题查找](/course/knowledge.html)