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一、算法与代码参考文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424代码链接

Faster R-CNN称为超快速的区域卷积神经网络，是对Fast R-CNN的改进，是Fast R-CNN与RPN的结合。详情请查看转载链接。以下是个人思考：Faster R-CNN主要的改进是提出了RPN（候选区域网络）的概念，其作用是替代原来Selective search（选择性搜索）而生成候选区域。从R-CNN开始所使用的Selective search是综合图像颜色、纹理和层次等因素来寻找目标区域的，虽然综合性的考虑能较准确地定位目标区域，但不可否认其候选区域数量依旧庞大。RPN以卷积层

R-CNN名为区域的卷积神经网络，用于目标检测，详情请查看转载链接。以下是个人思考：R-CNN是传统思想产生的目标检测算法，每个步骤都运用当时正常能想到的方法。例如用卷积神经网络来进行特征提取，SVM进行分类等。R-CNN特点在于区域推荐使用的selective search选择性搜索方法，该方法综合考虑了目标的颜色、纹理、层次等，相比于普通的图像分割考虑的因素更为全面，这点也是体现目标检测与传统图像处理方法的区别。...