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图像中的目标检测涉及识别各种子图像并且围绕每个识别的子图像周围绘制一个边界框。

不需要判断是什么类型，后面可以做图像识别

经典网络：

图像分类的深度学习工具是区域卷积神经网络（R-CNN）

第一阶段：R-CNN->SPP-Net->Fast/Faster R-CNN

第二阶段：YOLO -> SSD -> R-FCN

从R-CNN到R-FCN可以看出，学者想把全连接层省掉，即使模型会复杂，页想要去获得端到端的全卷积神经网络的执着；YOLO-V3在小目标密集的排在一起的时候，效果很好

应用：智能监控，智能驾驶

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