题目

R-CNN的主要贡献是将卷积神经网络应用于分类中。R-CNN的核心思想是使用分类网络来得到有可能是目标的若干图像（）区域,然后把这些区域分别输入到CNN中,得到区域的特征,再在特征上加上分类器,判断特征对应的区域是属于具体某类目标还是背景。

题目解答

答案

R-CNN 的主要贡献是将卷积神经网络应用于目标检测中。R-CNN 的核心思想是使用选择性搜索等方法得到有可能是目标的若干图像候选区域，然后把这些区域分别输入到 CNN 中，得到区域的特征，再在特征上加上分类器，判断特征对应的区域是属于具体某类目标还是背景.

解析

步骤 1：理解 R-CNN 的主要贡献
R-CNN 的主要贡献是将卷积神经网络（CNN）应用于目标检测中，而不是仅仅用于分类。这意味着 R-CNN 不仅能够识别图像中的物体，还能确定这些物体在图像中的位置。

步骤 2：理解 R-CNN 的核心思想
R-CNN 的核心思想是使用选择性搜索等方法来生成图像中的候选区域。这些候选区域是可能包含目标的图像部分。选择性搜索是一种基于图像特征的算法，它能够生成大量的候选区域，这些区域可能包含目标物体。

步骤 3：处理候选区域
将这些候选区域分别输入到 CNN 中，通过 CNN 提取每个候选区域的特征。这些特征是 CNN 对候选区域进行卷积操作后得到的，它们包含了候选区域的视觉信息，如纹理、形状等。

步骤 4：分类器判断
在提取的特征上加上分类器，判断特征对应的区域是属于具体某类目标还是背景。分类器可以是支持向量机（SVM）等，它根据 CNN 提取的特征来判断候选区域是否包含目标物体，以及目标物体的类别。