R-CNN閱讀筆記
論文地址：《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》
論文包含兩個關鍵：（1）使用CNN處理候選框，以便定位個分割目標。（2）當訓練集較小時，有監督的預訓練和特點區域的微調。
介紹
目標檢測系統總概：（1）輸入一張圖 。（2）提取候選區域（2k左右）。（3）使用CNN計算每個候選區域的特征。（4）使用class-specific linear SVMs計算類的概率。
使用R-CNN作目標檢測
R-CNN由三個模塊構成：（1）第一個模塊產生候選區域。（2）第二個模塊是一個大型的CNN網絡，用來從候選區域提取固定長度的特征向量。（3）第三個模塊是一組class-specific linear SVMs。
模型設計
候選區域
這裏作者用到了“選擇性搜索”（selective search），主要思路是根據圖像的顏色、紋理、尺寸和空間交疊等參數來把圖像分成許多子塊，這種方法比窮舉法效率更高。具體可以看這裏：選擇性搜索（selective search） ，Selective Search for Object Detection (C++ / Python)。
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