目標検出_0

ターゲット検出
rcnnは：色などの特性に応じて、画像を多数の小領域に分割され（同じ色は、一般的なオブジェクトのクラスである）
各コンボリューションに予測された組み合わせた領域は、物体検出領域（ブロック畳み込みネットワーク）
短所：のボックスを見つけるにはあまりにも多くの
畳み込み全体像の特徴マップ：高速rcnn
機能、マッピングするイメージマップ
の高速化-rcnn：そう、コールアウトボックスの場所に応じて、RPN層をその彼らの学習ネットワークコンボリューションそのボックス（チャート上の特徴抽出ボックス）にする必要があります
方法を学ぶには？
カーディナリティ128,256,512,3方法
画素ブロック9を生成するためには、彼が中心であった
128 256256 128128 128
256 512、512 256、256 256
512 512 512 1024 1024 512 *