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DL之R-CNN：R-CNN算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略(二)

0、R-CNN算法流程圖

DL之R-CNN：R-CNN算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略(二)
DL之R-CNN：R-CNN算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略(二)

1、實驗結果

1、Detection average precision (%) on VOC 2010 test

      R-CNN BB算法(加了BBox回歸技巧)，前邊20列是20個分類的每個AP，最後一列是平均，mAP達到53.7！

DL之R-CNN：R-CNN算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略(二)

2、ILSVRC2013 detection test mAP

         即在ImageNet上的測試結果，

DL之R-CNN：R-CNN算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略(二)
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