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在计算机视觉领域，目标检测一直是一个核心问题，旨在识别图像中的物体并定位其位置。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法取得了显著的进步。其中，R-CNN（Regions with CNN features）是一种开创性的目标检测框架，为后续的研究提供了重…本文重点
在计算机视觉领域，目标检测一直是一个核心问题，旨在识别图像中的物体并定位其位置。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法取得了显著的进步。其中，R-CNN（Regions with CNN features）是一种开创性的目标检测框架，为后续的研究提供了重要的基础。 R-CNN的原理
R-CNN的基本思想是将目标检测问题分解为两个子问题：物体候选区域的生成和候选区域的识别。具体而言，R-CNN首先使用传统的方法（如Selective Search）生成一系列可能包含物体的候选区域，然后利用卷积神经网络提取这些候选区域的特征，最后通过支持向量机（SVM）等分类器对候选区域进行分类和回归。 候选区域生成 R-CNN使用Selective Search算法生成候选区域。Selective Search是一种基于颜色、纹理、大小、形状等多种特征的图像分割方法，通过合并相似的区域来生成候选区域。这种方法可以生成大量可能包含物体的候选区域，为后续的分类和回归提供了丰富的输入。 特征提取 对于每个候选区域，R-CNN使用预训练的卷积神经网络（如AlexNet）提取特征。具体来说，R-CNN将每个候选区域缩放到固定大小（如227x227），然后输入到卷积神经网络中进行前向传播，提取最后一层卷积
