【實現(xiàn)方法】
用RCNN檢測目標(biāo)物體的步驟如下：

首先取一個預(yù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

根據(jù)需要檢測的目標(biāo)類別數(shù)量，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的最后一層。

得到每張圖片的感興趣區(qū)域（Region of Interest），對這些區(qū)域重新改造，以讓其符合CNN的輸入尺寸要求。

得到這些區(qū)域后，我們訓(xùn)練支持向量機（SVM）來辨別目標(biāo)物體和背景。對每個類別，我們都要訓(xùn)練一個二元SVM。
最后，我們訓(xùn)練一個線性回歸模型，為每個辨識到的物體生成更精確的邊界框。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习方法笔记之（三）：基于区域的卷积神经网络介绍（RCNN）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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