学习时间：2020/08/03 - 2020/08/09
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自己码代码实现基础版本R-CNN
自己码代码基于PASCAL VOC2007数据集实现了一个车辆检测的R-CNN，先来一张结果图：
PS: 自己看论文的时候感觉R-CNN原理很好理解，但是自己码代码实现基础版本的R-CNN时候还是遇到了很多困难，整个建模流程和笔记被我分解到了这几个NoteBook中了，加起来大概有几百行代码吧。
- 将PASCAL VOC数据集处理为TFRecords(PS: 这样是方便用tf的流式编程)
- 把PASCAL VOC数据集中车辆的数据处理为TFRecords
(PS:这里的代码可以指定任意类别，然后将其转换为TFRecords) - 使用SelectiveSearch划分Region Proposals
- 在PASCAL VOC2007上对pre-trained的AlexNet进行fine-tuning
- 利用fine-tuned的AlexNet提取Region Proposals的特征后训练SVM
- 将各个部分整合为R-CNN
斯坦福CS231n课程学习：