R-CNN算法学习（步骤三：SVM分类）

R-CNN算法学习（步骤三：SVM分类）

SVM分类：

训练阶段

这是一个二分类问题，假设我们要检测车辆。我们知道只有当bounding box把整量车都包含在内，那才叫正样本；如果bounding box 没有包含到车辆，那么我们就可以把它当做负样本。但问题是当我们的检测窗口只有部分包含物体，那该怎么定义正负样本呢？作者测试了IOU阈值各种方案数值0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5。最后通过训练发现，如果选择IOU阈值为0.3效果最好（选择为0精度下降了4个百分点，选择0.5精度下降了5个百分点）,即当重叠度小于0.3的时候，我们就把它标注为负样本。一旦CNN f7层特征被提取出来，那么我们将为每个物体类训练一个svm分类器。当我们用CNN提取2000个候选框，可以得到20004096这样的特征向量矩阵，然后我们只需要把这样的一个矩阵与svm权值矩阵4096N点乘(N为分类类别数目，因为我们训练的N个svm，每个svm包含了4096个权值w)，就可以得到结果了。

得到的特征输入到SVM进行分类看看这个feature vector所对应的region proposal是需要的物体还是无关的实物(background) 。 排序，canny边界检测之后就得到了我们需要的bounding-box。

再回顾总结一下：整个系统分为三个部分：1.产生不依赖与特定类别的region proposals，这些region proposals定义了一个整个检测器可以获得的候选目标2.一个大的卷积神经网络，对每个region产生一个固定长度的特征向量3.一系列特定类别的线性SVM分类器。