最近学习目标检测相关内容，https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html这个帖子写的相当不错。
RCNN
1.在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索)
2. 每个候选框内图像块缩放至相同大小，并输入到CNN内进行特征提取
3.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
4.对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置
Fast RCNN
1.在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索)
2.对整张图片输进CNN，得到feature map
3.找到每个候选框在feature map上的映射patch，将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层
4.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
5.对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置
Faster RCNN
1.对整张图片输进CNN，得到feature map
2.卷积特征输入到RPN，得到候选框的特征信息
3.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
4.对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置
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