Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第13章 Faster R-CNNs

        第三卷 第十三章 Faster R-CNNs

        深度学习已经以一种有意义的方式影响了依赖机器学习的计算机视觉的几乎所有方面。 图像分类、图像搜索引擎（也称为基于内容的图像检索 (CBIR)、定位和映射 (SLAM)、图像分割等等，自神经网络和深度学习的最新复兴以来，都发生了变化。 对象检测也不例外。

        最流行的基于深度学习的对象检测算法之一是R-CNN算法系列。R-CNN 算法经历了多次迭代，优于传统的对象检测算法（例如，Haar级联、HOG+线性SVM）。

        在本章中，我们将讨论 Faster R-CNN 算法及其组件，包括锚点、基础网络、区域提议网络 (RPN) 和感兴趣区域 (ROI) 池化。 对Faster R-CNN构建块的讨论将帮助您了解核心算法、其工作原理以及端到端深度学习对象检测是如何实现的。