rcnn 步驟

1. 通過selective search實現 region proposals
2. 用卷積網絡提取特徵
3. 用SVM進行分類
   其中對選取的region需要進行扭曲縮放
   並使用NMS來對最後的bbox進行修正
   
   主要流程
   
   NMS說明，原文: https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html © 康行天下
   

定位一個車輛，最後算法就找出了一堆的方框，我們需要判別哪些矩形框是沒用的。非極大值抑制的方法是：先假設有6個矩形框，根據分類器的類別分類概率做排序，假設從小到大屬於車輛的概率 分別爲A、B、C、D、E、F。

(1)從最大概率矩形框F開始，分別判斷A~E與F的重疊度IOU是否大於某個設定的閾值;

(2)假設B、D與F的重疊度超過閾值，那麼就扔掉B、D；並標記第一個矩形框F，是我們保留下來的。

(3)從剩下的矩形框A、C、E中，選擇概率最大的E，然後判斷E與A、C的重疊度，重疊度大於一定的閾值，那麼就扔掉；並標記E是我們保留下來的第二個矩形框。

就這樣一直重複，找到所有被保留下來的矩形框。