• 目标检测、语义分割
  由于我们将区域建议与CNN相结合，我们将我们的方法称为R-CNN:带有CNN特征的区域。

目标检测系统由三个模块组成。第一种方法生成分类独立的区域提案。这些提议定义了可供我们的检测器使用的候选检测集合。第二个模块是一个大型卷积神经网络，从每个区域提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定于类的线性支持向量机。

流程：
(1)接受一个输入图像，
(2)提取大约2000个自底向上的区域建议
(3)使用大型卷积神经网络(CNN)计算每个建议的特征
(4)使用类特定的线性支持向量机对每个区域进行分类。