深度学习基础知识(一)

基础知识 传统机器学习目标检测: 区域选择---->提取特征----->分类------>后处理 滑动窗口 SIFT,H0G SVM,Adaboost NMS 两阶段之RCNN:深度学习提取特征 区域选择----->提取特征---->分类 区域选择—>检测(分类+定位) 每个候选框都要提取特征,存在后选矿交叠重复计算,效率不高 特征提取,SVM分类器是分模块独立训练,没有联合起来系统性优化,训练耗

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