本文主要是介绍Region-based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation----R-CNN论文笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、为什么提出R-CNN
目标检测性能停滞不前，性能最好的集成方法又太复杂，所以作者提出了一个既能大幅提升性能，又更简单的R-CNN。
二、R-CNN的框架
上面的框架图清晰的给出了R-CNN的目标检测流程：
1) 输入测试图像
2) 利用selective search算法在图像中提取2000个左右的region proposal。
3) 将每个region proposal变换（warp）成227x227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征。
4) 将每个region proposal提取到的CNN特征输入到SVM进行分类。
针对上面的框架给出几点解释：
上面的框架图是测试的流程图，要进行测试我们首先要训练好提取特征的CNN模型，以及用于分类的SVM：使用在ImageNet上预训练的模型（AlexNet/VGG16）进行微调得到用于特征提取的CNN模型，然后利用CNN模型对训练集提特征训练SVM。
对每个region proposal缩放到同一尺度是因为CNN全连接层输入需要保证维度固定。
上图少画了一个过程——对于SVM分好类的region proposal做边框回归（bounding-box regression)，边框回归是对region proposal进行纠正的线性回归算法，为了让region proposal提取到的窗口跟目标真实窗口更吻合。因为region proposal提取到的窗口不可能跟人手工标记那么准，如果reg
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