CAFFE玩了也有段时间了，现在开始准备研究一下物体检测，现在知道的有RCNN、spp-net、Fast-RCNN和Faster-RCNN，作为菜鸟我还是从头学习，决定先看RCNN，因为有项目要做还要上课，可能得用一段时间才能看完，慢慢写，开始以翻译为主，以后有自己的想法了再慢慢更新，如果有理解错误的地方还希望各位博客园的大神指教--这也是我第一次用博客园，纪念一下，顺便熟悉一下怎么用
论文全称《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》
链接：http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/papers/r-cnn-cvpr.pdf
源码的地址：http://www.cs.berkeley.edu/˜rbg/rcnn
摘要：这个方法结合了两个关键的见解，1：使用一个高容量的卷积神经网络来自底而上的region proposals，用来定位和分割目标，2：如果有标签的训练数据比较少，可以使用训练好的参数作为辅助，进行fine-tuning，能够得到非常好的识别效果提升。因为该方法是将region proposals和CNN相结合的，所以叫做RCNN。
原文：http://www.cnblogs.com/kingstrong/p/4969472.html