目標檢測：fast-rcnn學習上

R-CNN非常緩慢，因爲通過 Selective search得到的2000個目標區域，再進入CNN網絡中2000次運算需要大量的時間。SPP-Net試圖解決這個問題（對特徵提取部分的升級，也要得到2K的候選框，但不是以前2K個候選框逐個提取特徵）。 使用SPP-net（空間金字塔池化網絡），先對一整張圖進行一次卷積得到整張圖的卷積特徵。然後卷積特徵中找到對應的2000多個候選區域的位置框，送入到

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