RCNN学习笔记(1):Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

  rcnn主要作用就是用于物体检测,就是首先通过selective search 选择2000个候选区域,这些区域中有我们需要的所对应的物体的bounding-box,然后对于每一个region proposal 都wrap到固定的大小的scale,227*227(AlexNet Input),对于每一个处理之后的图片,把他都放到CNN上去进行特征提取,得到每个region proposal的f
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