目標檢測特殊層：RFCN中PSROIPooling層

    RFCN是基於Faster RCNN的工作，base net得到feature maps, 用RPN得到proposals。由於classification需要固定長度的feature vector，就需要ROI pooling layer + fully connected layer來獲得，但是這個過程會去除目標的位置信息，而這個信息對於檢測問題，至關重要。所以，RFCN提出posit

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