【目标检测】R-CNN学习笔记

背景 简单的说，目标检测就是将图像中的物体进行定位然后识别。 在R-CNN之前，过去的十年间，目标识别任务主要建立在对HOG和SIFT等特征描述子的使用（OpenCV中也有相关的算法API可直接调用） 2012年AlexNet的出现使得CNN开始逆袭人生并不断发展，相关有VGG、GoogLeNet、ResNet等，OverFeat是AlexNet的衍生，用于目标检测，但是效果不佳 ImageNet

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