圖像目標檢測算法總結（從R-CNN到YOLO v3）

（首發於知乎，鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/242424344，歡迎關注~） 基於CNN 的目標檢測是通過CNN 作爲特徵提取器，並對得到的圖像的帶有位置屬性的特徵進行判斷，從而產出一個能夠圈定出特定目標或者物體（Object）的限定框（Bounding-box，下面簡寫爲bbox）。和low-level任務不同，目標檢測需要預測物體類別及其覆蓋的範圍，因此需關注

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