物体検出に用いられている深層学習アーキテクチャである。物体が存在している場所を検出し、その物体の種類を判別している。箇所の候補それぞれに対して、特徴抽出の前処理として画像のサイズを調整する。次元の特徴ベクトルを得る。次元の特徴ベクトルをサポートベクトルマシン(SVM)に入力され、画像分類が行われる。使って高精度で物体検出が可能になった。いくつか改善すべき課題が残されていた。学習と予測は非常に時間がかかる処理であった。秒もの時間がかかり、動画解析への応用が難しかった。種の計算アルゴリズムであり、機械学習の予測アルゴリズムのように画像によって学習を進める必要がない。アルゴリズムは変わることがなく、画像の特徴に応じて、最適な候補領域を検出できなかったりする。