Faster RCNN論文閱讀

引言 當前最先進的目標檢測模型是由區域提案方法和基於區域的卷積神經網絡引領的，由於共享計算，卷積網絡花費的時間已經大大減小了，所以當前檢測系統的瓶頸就是如何減小區域提案生成部分的花費時間。當前流行的區域提案方法之一SS就挺慢的，EdgeBoxes在提案生成的時候也很慢。 作者觀察到用來生成特徵圖的基於區域的檢測器（如fast RCNN）同樣可以用於生成區域提案，於是作者提出使用一個深度卷積神經網絡

>>阅读原文<<