深度学习方法笔记之（三）：基于区域的卷积神经网络介绍（RCNN）

【实现方法】
用RCNN检测目标物体的步骤如下：

首先取一个预训练卷积神经网络。
根据需要检测的目标类别数量，训练网络的最后一层。
得到每张图片的感兴趣区域（Region of Interest），对这些区域重新改造，以让其符合CNN的输入尺寸要求。
得到这些区域后，我们训练支持向量机（SVM）来辨别目标物体和背景。对每个类别，我们都要训练一个二元SVM。
最后，我们训练一个线性回归模型，为每个辨识到的物体生成更精确的边界框。

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