1樓：包文韜
bag-of-features （BoF）是一種面向底層視覺任務的演算法，只是一種提取特徵的方法，一般利用SIFT、HOG這些low level的區域性視覺特徵做聚類、量化、整合得到。無論是影象分類還是目標檢測，傳統的做法，提取有辨識力的視覺特徵是最核心的部分，BoF只是提特徵的手段而已。
Faster RCNN是面向上層視覺任務的演算法，一種基於深度學習（CNN特徵）的object detection方法，借鑑了傳統的detection思想：首先提煉少量的region proposals（區域建議框），然後利用視覺特徵進行目標分類、框座標與尺寸的回歸。
所以，BoF和Faster RCNN沒有太大的關係，乙個是傳統的提特徵的方法，乙個是解決檢測任務的演算法。但是在物體檢測的任務上，基於視覺特徵+分類的detection思想，無論是對於BoF特徵還是CNN特徵，都是相通的。
建議你至少了解下基本的計算機視覺演算法的知識體系、發展過程吧。。。
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