基于深度卷积网络的候选区域特征提取

在目标检测任务中，特征提取是至关重要的一步。本文介绍如何使用深度卷积网络对每个候选区域进行特征提取，为后续的目标分类提供有效信息。

具体来说，我们会将每个候选区域缩放到227×227像素大小，然后将其输入到预先训练好的AlexNet CNN网络中。AlexNet网络会对输入图像进行多层卷积和池化操作，最终得到一个4096维的特征向量。对于2000个候选区域，我们会得到一个2000×4096维的特征矩阵。

特征提取的目的是将原始图像中的每个区域转换为一组数值，以便计算机可以对其进行处理和分类。深度卷积网络作为一种强大的特征提取器，能够自动学习图像特征，提取出图像的局部特征和全局特征。

AlexNet是一种经典的深度卷积网络，它在2012年ImageNet图像识别竞赛中获得了第一名，成为了深度学习的一个里程碑。

在本例中，我们使用AlexNet作为特征提取器，将每个候选区域输入该网络，获取其对应的特征向量。这些特征向量将作为后续分类器的输入，用于判断该区域是否包含目标物体。