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目标检测简介
目标检测时：对于分类信息可以用交叉熵损失进行训练，对于位置信息可以用均方误差损失进行训练。
; RCNN算法
解决目标检测(多个目标)的问题：Overfeat模型
; RCNN算法步骤简介
1. 选择性搜索
; 2. 特征向量训练分类器SVM
3. 非最大值抑制(NMS)
; 4.修正候选区域
目标检测评估指标
; 1.IoU交并比
交并比范围是0–1，越靠近1，效果越好。
2.平均精确率
AUC:解决样本不均衡的问题。
; R-CNN总结
R-CNN慢的原因是：每个图像有2000个候选区域要进行卷积计算。
SPPNet算法介绍
; SPP层
SPP层总结
; Fast-RCNN算法
RoI pooling
mAP：平均准确度
; Faster-RCNN算法
Original: https://blog.csdn.net/qq_42832272/article/details/121218774
Author: 123梦野
Title: 深度学习物体检测实战算法1——目标检测简介
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