深度學習之物體檢測（一）R-CNN

做者Rgb算法 在這以前大部分物體檢測算法都是基於傳統的圖像處理方法，這是第一篇將深度學習用到物體檢測上的文章，直接影響是2012年ALEXNET在比賽中的重大成功。網絡 簡單來講，RCNN使用如下四步實現目標檢測：函數 a. 在圖像中用slective search 方法 肯定約1000-2000個候選框學習 具體爲何使用這個方法，原文在第三頁中有說While R-CNN is agnostic

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