Fast R-CNN

一.概述 只對整幅圖像進行一次特徵提取，避免R-CNN中的冗餘特徵提取 用RoI pooling層替換最後一層的max pooling層，同時引入建議框數據，提取相應建議框特徵 Fast R-CNN網絡末尾採用並行的不同的全連接層，可同時輸出分類結果和窗口迴歸結果，實現了end-to-end的多任務訓練【建議框提取除外】，也不需要額外的特徵存儲空間【R-CNN中的特徵需要保持到本地，來供SVM和B

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