当时mit的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的summer project。这个project的目的是设计一个系统，物体识别桌设备，能够智能识别场景里头的物体，并区分出类别。当时他们---了这个问题的难度，结果可想而知。
原因是我们看到的这个物体的样子，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体，例如人，天津物体识别桌，躺着或者站着，形态都是不一样的。
物体识别（object recognition）是一个通用术语，描述一组相关的计算机视觉任务，涉及识别图像中的物体。
图像分类涉及预测图像中一个对象的类别，物体识别桌价格，对象定位是指识别图像一个或多个对象的位置，并在其周围绘制边框。物体识别将这两种任务结合起来，物体识别桌系统，对图像中的一个或多个对象进行定位和分类，所以当人们提到物体检测或者目标检测时，其实指的是物体识别。
判定物体识别的性能通常采用pr曲线。其中p（precision）指精度（准确率），一般为y轴；r（recall）指识别率（召回率），一般为x轴。
p=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；r=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度低于0.5时，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了pr曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如roc曲线或fppw等。
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