目标检测综述20年（1999~2019）

参考：《Object Detection in 20 Years: A Survey》 对错误检测的微调 模型的偏差：准确度 模型方差：拟合度 弱分类器偏差高，方差小 强分类器偏差低，方差大 Boosting：多个弱分类器串联，降低偏差 Bagging：多个强分类器并联，降低方差   可利用特征信息： 上下文信息（对象间信息、目标邻域信息、空间位置等信息、局部位置）、纹理特征、边缘特征   存在难

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