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目录 一、何为目标检测 二、如何做到目标检测 三、R-CNN 引入 R-CNN的缺点有哪些 四、Fast R-CNN 引入 Fast R-CNN比R-CNN优化的地方，以及其依旧存在的问题 五、Faster R-CNN 引入 网络结构 网络训练 RPN网络训练 总体流程 RPN网络标签的生成 RPN网络LOSS Faster R-CNN网络训练 一、何为目标检测 给你一张图片，告诉我图里有什么？在哪？ 二、如何做到目标检测         学过深度学习的都知道已经事情，一个深度神经网络就是一个巨大的函数，给它输入，它给你输出，相信很多读者都自己构建过深度神经网络并在MNIST手写数字数据集上

TAU = KENDALLTAU(Y) 返回一个 N×N 矩阵，其中包含 T×N 矩阵 Y 中每对列之间的成对 Kendall 秩相关系数。系数针对关系进行调整（这就是所谓的“tau-乙”）。 当没有联系时，Kendall 的 tau-b 与标准 tau（或 tau-a）相同。 TAU = KENDALLTAU(Y, w) 返回加权 Kendall 等级相关矩阵，其中 w 是 [T * (T - 1) / 2]×1 的权重向量，用于观察 i 和 j 之间的所有比较组合。 参考：F. Pozzi、T. Di Matteo、T. Aste，“指数平滑加权相关性”，欧洲物理期刊 B，第 85 卷，第 6 期，2012 年。DOI：10.1140/epjb/e2012-20697-x 该算法可能比 Matlab CORR 函数（秒 vs 小时）快得多，已被认为适用于小型数据集：需要机器虚拟内

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