1. RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
三个主要的模块：
The first generates category-independent region proposals.
The second module is a large convolutional neural network that extracts a fixed-length feature vector from each region.
The third module is a set of classspecific linear SVMs.
一堆可以选择用来产生与种类无关的region proposal的方法，本文选用的选择性搜索的方法，i.e. selective search，然后对每一个proposal 用CNN 网络提取feature，然后训练SVM分类器，对其进行分类处理，最终得到各个目标的类别。作者将其做了稍许改动，用于semantic segmentation。
由于作者使用的是Alexnet网络，该网络的输入必须为 227*227的彩色图像，导致必须将各个proposal进行形变处理。上图为形变后的图像。
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RCNN-Fast RCNN-Faster RCNN 系列论文回顾
原文：http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5269963.html