CS231n物體定位和檢測
一般流程參考
方法一：把定位作為迴歸問題（很實用可以這樣考慮）
選擇防止迴歸曾的位置，都可以
法二：滑動窗法，如overfeat網路
加速（高效）視窗法：不把4096看作向量，而是看作feature map特徵對映，
那麼只剩下卷積和池化操作
（分類方法）的目標檢測
之前的方法有（histogram of oriented gradients）方向梯度直方圖HOG目標檢測，Deformable Parts Model（DPM深度學習前身，對任何尺度，任何長寬比，任何位置進行預處理，速度很快）
dfm也是一種深度學習
Region proposals區域物件目標檢測器
如ssd
其他檢測方法EDGEBOXES就很好
R-CNN
訓練過程
針對你的物件類別，在最後加幾層
硬碟需求量很大
mAP評估
Fast RCNN
共享不同目標框的卷積特徵的計算解決了這個問題
同時訓練所有部分
max pooling用BP演算法
faster RCNN使用RPN區域推薦網路
空間變換神經網路（可參考文獻）
不同於ROI池化，我們做雙線性插值
瞭解名詞：深度殘差網路
把檢測問題當作迴歸問題
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