【目標檢測】R-CNN學習筆記

背景 簡單的說，目標檢測就是將圖像中的物體進行定位然後識別。 在R-CNN之前，過去的十年間，目標識別任務主要建立在對HOG和SIFT等特徵描述子的使用（OpenCV中也有相關的算法API可直接調用） 2012年AlexNet的出現使得CNN開始逆襲人生並不斷髮展，相關有VGG、GoogLeNet、ResNet等，OverFeat是AlexNet的衍生，用於目標檢測，但是效果不佳 ImageNet

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