目标检测（一）——Two-Stage——RCNN

一、前言

因为是第一篇，所以这里记录一点基础：
分类、检测、分割的区别：
（1）图像分类：只需要指明图像中相应目标所属的类别就可以；
（2）目标检测：需要定位到目标所处的位置，用矩形框表示；
（3）目标分割：a. 语义分割：需要找到当前目标所占的区域，去除背景区域，其他目标的区域；b. 实例分割：不仅需要区分不同语义的目标，而且对于同一类别的目标也需要划分出不同的实例；

下面这张图像就对应了上述的情况（图像来源）

接下来都是学习目标检测系列的网络（深度学习）

二、分类

1.Two-Stage目标检测算法

代表：
R-CNN
Fast-RCNN
Faster-RCNN
Mask-RCNN

2.One-Stage目标检测算法

代表：