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R-CNN显著提升了目标检测算法的性能,但因为计算过于复杂,耗时很长,所以在实际的应用系统中,大都无法使用。经过分析可知,R-CNN的复杂性主要来自两个方面:一是需要针对大量的候选框分别进行计算;二是特征提取之后的分类器训练和位置回归,是几个独立步骤分别进行的。在训练过程中,提取的特征要先存储在硬盘上,然后训练SVM分类模型,最后训练位置回归模型,而测试过程也是类似的,特征提取之后,需要先进行SVM分类,再回归目标的准确位置,整个过程在
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