1. region proposal（候选区域）RP 2. 缩放（warp） 3. 边框回归 region proposal 4. IoU(region proposal与Ground Truth的窗口的交集比并集的比值)低于0.5，相当于是准确率。 5. Spatial Pyramid Pooling空间金字塔采样 spp pooling在pooling的过程中需要计算pooling后的结果对应的两个像素点反映射到feature map上所占的范围，然后在那个范围中进行取max或者取average 6. ROI：Region of interest 感兴趣的区域 ROI Pooling的过程就是将一个个大小不同的box矩形框，都映射成大小为W x H的矩形框； 7. RPN：是Region of interest的简写，指的是faster rcnn结构中，经过rpn层后，产生的proposal对应的box框。 8. 多任务损失函数(multi-task loss) 9. RPN(Region Proposal Networks) 10.cls layer 分类层 reg layer 回归层 11. 非极大值抑制(Non-maximum suppression) 12.YOLO: You Only Look Once: Unified（统一的）, Real-Time Object Detection 13.SSD：Single Shot MultiBox Detector 14. 难分样本挖掘（hard negative mining） 15. 目标包围盒或边界盒（Bounding box） 16. 候选目标对象（object proposal） 17. 基于像素区域的图像分割算法（Graph-Based Image Segmentation） -->选择性搜索算法（Selective Search） 18. 边缘盒检测算法（Edge Boxes） 轮廓组（edge group） 19. 局部二范式法（Local binary patterns）。LBP算法 20. 尺度不变特征变换（SIFT） 21. 深度置信度网络 (Deep Belief Network) 基于自编码器的网络( Stacked auto-encoder) 22. 常用符号说明： 输入图像大小为 I_w*I_h 移动步长为 stride_w、stride_h 卷积核大小为 c_w*c_h 回归层和分类层分别由 Ncls 和 Nreg 作为影响系数 23.逻辑回归：Logistics Regression 24.P(A/B) B发生的情况下A发生的概率 25. 局部响应归一化（Local Response Normalization） 26. 修正线性单元（Rectified Liner Units） 27. 估计目标网络（Region Proposal Network） 28. 非极大抑制（Non-maximum supperession） 29. 指数线性单元（exponential linear unit） 30. 重叠池化（Overlap Pooling） 31. 核函数（Kernel Function） 32. 径向基函数( radical basis function，RBF) 33. 随机隐退（Dropout） 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/84865f1a24c52cc58bd63186bceb19e8b9f6ec3e.html