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物體檢測包括兩個子任務：regression/localization and classification。
物體檢測任務一直存在的重要挑戰是尺度變換（scale variation）
解決方法有：①圖像金字塔（image pyramid），這種方法非常耗時，通常在多尺度測試時使用；②設計多個不同尺度的anchor，如Faster RCNN中的RPN;③利用卷積神經網絡自帶的特徵金字塔（feature pyramid），用特徵金字塔來模擬圖像金字塔，如SSD，用空間分辨率較高的特徵圖檢測尺度小的目標，用低分辨率的特徵圖檢測大目標。
