RCNN系列總結

各類方法主要的創新點 RCNN解決的是用CNN網絡對每個proposal region進行特徵提取 SPP-RCNN實現了對整個圖片進行特徵提取，然後再在feature map尋找特定的proposal region, 並提出了特徵金字塔池化來解決不同大小proposal region輸出到固定尺寸的問題。 Fast-RCNN實現了卷積網絡的權重共享，使用RoI pooling來保持多尺度輸入（S

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