CS231N L9：物件偵測、影像分割與模型可視化
CS231N Spring 2026 第 9 講把「整張圖一個標籤」推到「每個像素、每個物件」：語意分割用全卷積網路先降採樣再升採樣（U-Net 再接回高解析特徵）；偵測從 R-CNN 的約 2000 次 CNN forward，一路優化到 Fast R-CNN、Faster R-CNN 的 RPN、單階段的 YOLO，再到不用 anchor 的 DETR；Mask R-CNN 在每個 RoI 上多預測一張 28×28 遮罩。最後一段講 saliency、CAM 與 Grad-CAM。課表列的對抗樣本、DeepDream 與風格轉換，2026 和 2025 的投影片都沒有。