R-CNN（Region-CNN）、Fast R-CNN、Faster R-CNN學習筆記

R-CNN 是伴隨着目標檢測技術提出的一種模型； 目標檢測要解決的問題是：找出物體的位置、判斷是什麼物體； 目標檢測算法分爲3類： 傳統的目標檢測算法，如 HOG+SVM 等； 候選區域+深度學習分類算法，如 R-CNN、Fast R-CNN 等； 基於深度學習的迴歸方法，如 YOLO、SSD 等。 傳統目標檢測算法存在的問題： 滑動窗口的區域選擇沒有針對性，時間的複雜度高，窗口冗餘量大； 手工設

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