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Commit a5a709f

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docs/create_data.md

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docs/imgs/000012.jpg

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docs/imgs/no-nms.png

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docs/imgs/non-svm-thresh-and-nms.png

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docs/index.md

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@@ -2,8 +2,20 @@
22

33
文章[Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation](https://arxiv.org/abs/1311.2524)提出的算法`R-CNN``CNN`应用于目标检测领域,在当时取得了非常好的效果
44

5-
本文档解析`R-CNN`算法进行目标检测的完整过程,包括
5+
## 工程流程
66

7-
1. 数据集训练
7+
本文档实现了`R-CNN`算法进行目标检测的完整过程,包括
8+
9+
1. 数据集创建
810
2. 卷积神经网络训练
9-
3. 分类器训练
11+
3. 分类器训练
12+
4. 目标检测器实现
13+
14+
## 模块构成
15+
16+
1. 区域建议生成:`selectivesearch`算法实现,生成类别独立的区域建议
17+
2. 特征提取:卷积神经网络`AlexNet`实现,从每个区域建议中提取固定长度的特征向量
18+
3. 线性`SVM`实现,输入特征向量,输出每类成绩
19+
4. 非最大抑制方法实现,得到最终的候选建议
20+
21+
*关于区域建议算法`selectivesearch`实现,在训练阶段使用高质量模式,在测试阶段使用快速模式*

docs/检测器实现.md

+1-1
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -18,7 +18,7 @@
1818

1919
## 非最大抑制
2020

21-
参考
21+
参考[[目标检测]Non-Maximum Suppression](https://blog.zhujian.life/posts/7b326d08.html)
2222

2323
## 实现参数
2424

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