ROI Pooling

傳統的object detection一般分兩步： （1）根據某些規則或者先驗知識，先在輸入圖片上面搜索一堆可能存在物體的框框，叫做region of interest。 （2）然後把這些框扔進CNN進行分類。 這樣做有幾個明顯的缺點： （1）訓練是multi-stage，不是end-to-end的。 （2）爲了提高精度，往往會生成很多很多候選框，這樣會大大增加檢測時間。 於是，出現了Fast R

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