目标检测R-CNN模型的CNN模块微调过程分析【全网最易懂】

在过去的十多年时间里，传统的机器视觉领域，通常采用特征描述子来应对目标识别任务，这些特征描述子最常见的就是 SIFT 和 HOG。（ OpenCV 有现成的 API 可供大家实现相关操作）
2012 年 Krizhevsky 等人在 ImageNet 举办的 ILSVRC 目标识别挑战大赛中一战成名，豪夺当年的第一名，Top5 错误率 15%，而他们团队提出来的网络结构以他们的导师名字命名，它就是 AlexNet。
因为 AlexNet 的出现，世人的目光重回神经网络领域，以此为契机，不断涌出各种各样的网络比如 VGG、GoogleNet、ResNet 等等。
受 AlexNet 启发，论文作者尝试将 AlexNet 在 ImageNet 目标识别的能力泛化到 PASCAL VOC 目标检测上面来。

AlexNet 包含5个卷积层、2个全连接层；最后提取特征每个输入候选框图片都能得到一个4096维的特征向量。

参数初始化部分：目标检测的一个难点在于，标签训练数据少，如果要直接采用随机初始化CNN参数的方法，那么目前的训练数据量是远远不够的。这种情况下，最好的是采用某些方法，把参数初始化了，然后在进行有监督的参数微调，这里文献采用的是有监督的预训练。所以paper在设计网络结构的时候，

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