RCNN、SppNET、Fast RCNN、Faster RCNN
一、跟經典的目標檢測算法的比較：
1、窮舉搜索（Exhaustive Search），選擇一個窗口（window）掃描整張圖像（image），改變窗口的大小，繼續掃描整張圖像。
二、RCNN算法分為4個步驟
1、一張圖像生成1K~2K個候選區域 （Selective Search）
2、對每個候選區域，使用深度網絡提取特征
3、特征送入每一類的SVM 分類器，判別是否屬於該類
4、使用回歸器精細修正候選框位置
1、合並規則、多樣化與後處理
2、首先把候選區域歸一化成同一尺寸227×227
預訓練使用識別庫（ImageNet ILSVC 2012）：標定每張圖片中物體的類別。一千萬圖像，1000類
調優訓練檢測庫（PASCAL VOC 2007）：標定每張圖片中，物體的類別和位置。一萬圖像，20類
3、SVM 分類器
4、回歸器
RCNN、SppNET、Fast RCNN、Faster RCNN
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