摘要：
背景 deep ConvNet兴起，VGG16应用在图像分类任务上表现良好，本文用VGG16来解决检测任务。SPP NET存在CNN层不能fine tuning的缺点，且之前的方法训练都是分为多个阶段，特征提取+SVM分类+边框回归，这些问题在Fast R-CNN上都得到了解决。 方法 网络模型采用 阅读全文
摘要：
背景 用ConvNet方法解决图像分类、检测问题成为热潮，但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h，再丢进网络里，图片经过resize可能会丢失一些信息。论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层，让网络可以接受任意size的输入。并且用在目标检测任务上，可以只计算一次整图的 阅读全文
摘要：
背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中，Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹（第二名top-5错误率为26.2%）。由此，ConvNet的潜力受到广泛认可，一炮而红。既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩，是不是也能放到目标检测任务上呢。本文就是用conv 阅读全文