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- 一、 R-CNN的原理传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，在得到所有分类成功的区域后，通过非极大值抑制（Non-maximum suppression）输出结果。R-CNN的全称是Region-CNN，可以说是第一个成功将深度学习用到目标检测上的算法。R-CNN同样遵循传统目标检测的思路，... 一、 R-CNN的原理传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，在得到所有分类成功的区域后，通过非极大值抑制（Non-maximum suppression）输出结果。R-CNN的全称是Region-CNN，可以说是第一个成功将深度学习用到目标检测上的算法。R-CNN同样遵循传统目标检测的思路，...
- 机器学习日益广为人知，越来越多的计算机科学家和工程师投身其中。不幸的是，理论、算法、应用、论文、书籍、视频等信息如此之多，很容易让初学者迷失其中，不清楚如何才能提升技能。本文作者依据自身经验给出了一套快速上手的可行方法及学习资源的分类汇总，机器之心在其基础上做了增益，希望对读者有所帮助。 机器学习日益广为人知，越来越多的计算机科学家和工程师投身其中。不幸的是，理论、算法、应用、论文、书籍、视频等信息如此之多，很容易让初学者迷失其中，不清楚如何才能提升技能。本文作者依据自身经验给出了一套快速上手的可行方法及学习资源的分类汇总，机器之心在其基础上做了增益，希望对读者有所帮助。
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