基於錨框的物體檢測fast R-CNN（3）

基於錨框的多階段目標檢測算法：fast R-CNN 上一篇介紹了R-CNN物體檢測的過程，在最後提到了R-CNN的缺點是速度慢，並列出了三點原因： 1.使用Selective Search算法生成大約2000個候選區域，這個過程非常耗時 2.每個候選區域使用一次卷積神經網絡進行一次特徵提取，共需約2000次。由於候選框之間可能存在重疊區域，所以這個過程有很多屬於重複計算 3.特徵提取，目標分類，邊

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