Tcorpion的博客

reference link: http://blog.youkuaiyun.com/shenxiaolu1984/article/details/51066975Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 

rcnn主要作用就是用于物体检测，就是首先通过selective search 选择2000个候选区域，这些区域中有我们需要的所对应的物体的bounding-box，然后对于每一个region proposal 都wrap到固定的大小的scale,227*227(AlexNet Input),对于每一个处理之后的图片，把他都放到CNN上去进行特征提取，得到每个region proposal的f

reference link: http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50187029一、相关理论   本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算

from:  http://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51219959基础框架:CNN网络需要固定尺寸的图像输入，SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示，提升R-CNN检测的速度24-102倍。固定图像尺寸输入的问题，截取的区域未涵盖整个目标或者缩放带来图像的扭曲。事实上，CNN的卷

from:  http://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51241831reference link:http://zhangliliang.com/2015/05/17/paper-note-fast-rcnn/http://blog.youkuaiyun.com/shenxiaolu1984/article/details/