本文深入探讨了使用卷积神经网络（CNN）进行对象检测的方法，包括预训练模型的利用、特征提取过程及关键组件的介绍。
Generic Object Detection With Dense Neural Patterns and Regionlets
刚读完前一半，cnn用imagenet2010的数据训练的，训练的模型和imagenet2012一样，就是其中的模大小有所差别。
训练好cnn后，利用cnn提取特征，
另外一篇文章,
Regionlets for Generic Object Detection
其中有一句话很赞: Object detection is composed of two key components:
determing where the candidate locations are in images and
discerning whether they are the objects of interests.
determing where the candidate locations are in images and
discerning whether they are the objects of interests.
未完待续
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