faster-rcnn 物體檢測（深度學習在物體檢測的應用）

本文是2015年發表的物體檢測的經典top論文。 本文思路： 1、目的得到feature maps。先通過conv層+pooling層+relu層，可以是vgg，得到feature maps。 2、目的得到精確的proposals，提議建議圖？？，在feature maps上提取對應的圖。在第一步基礎上，先通過rpn生成region proposals。通過softmax判斷anchors（9個框

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