神經網絡的認識（九）Fast R-CNN

框架如此 與 R-CNN 框架圖對比， 可以發現主要有兩處不同： 一是最後一個卷積層後加了一個 ROI pooling layer， 二是損失函數使用了多任務損失函數(multi-task loss)， 將邊框迴歸直接加入到 CNN 網絡中訓練。 ROI pooling layer 實際上是 SPP-NET 的一個精簡版， SPP-NET 對每個 proposal 使用了不同大小的金字塔映射， 而

>>阅读原文<<