目标检测介绍

前言 在深度学习出现之前，传统的目标检测方法大概分为区域选择（滑窗）、特征提取（SIFT、HOG等）、分类器（SVM、Adaboost等）三个部分，其主要问题有两方面：一方面滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高，窗口冗余；另一方面手工设计的特征鲁棒性较差。自深度学习出现之后，目标检测取得了巨大的突破，最瞩目的两个方向有：1 以RCNN为代表的基于Region Proposal的深度学习目标检测算法

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