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Regionlets for Generic Object Detection本文是对这篇文章的翻译和自我理解，文章下载地址：摘要：对于一般物体检测，现在面对的问题是如何用比较简单的计算方法来解决物体的角度的变化所带来的识别问题。要想解决这种问题，那就必须要求有一种灵活的物体描述方法，并且这种方法对于处在不同位置的物体均能进行很好的评判。基于这种情况，作者采用级联的bo

本文为原创，欢迎转载，转载请注明出处：       在我看来，首先要说明的一点就是，BING这个方法与其称之为一种新的一般物体识别方法，倒不如说是一种加速方法。其方法的成功之处就是在于其较快的处理速度，即其文章中所说的1000fps。目前，大部分的物体识别方法都是先学习大量的样本，获得学习结果，然后用不同的框遍历需要测试的图片，将遍历的框中内容依次与学习结果比对，然后确定框中是否存在此

中国计算机学会推荐国际学术刊物1、A类刊物简称刊物全称出版社网址AIArtificial IntelligenceElsevierhttp://www.journals.elsevier.com/artificial-intelligence/TPAMIIEEE Trans on Patte