Fast R-CNN論文閱讀筆記

1、介紹     R-CNN提供了非常準確的目標檢測，但是它也有弊端：1、訓練是多階段的：用log loss先在目標提議上微調卷積網絡，然後，用SVM做目標檢測器，最後學習邊界框迴歸。2、訓練在空間時間上成本高：對於SVM和邊界框迴歸訓練，特徵從每個圖片的每個目標提議上提取並寫入磁盤，很深的網絡產生特徵需要非常大的存儲。3、目標檢測慢：測試階段，特徵從每個測試圖片的每個目標提議上提取，耗時長。  

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