Fast R-CNN整體把握

RCNN很好地解決了目標檢測分類和定位的問題。但是缺點是速度太慢。原因1：2k個候選區域都要經過變形成統一的正方形才能依次輸入CNN進行特徵提取。候選區域可能是互相包含的，這就導致原圖同一個特徵的重複提取。原因2：RCNN的分類和迴歸是分開的，耗費時間和空間。每個候選區域都要經過相同的CNN和分類+迴歸，複雜度與候選區域數量成正比。 Ross Girshick在15年推出Fast RCNN。同樣使

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