图像识别之目标检测（2）

上一节我们介绍了RCNN模型和原理，但是大家也看到它存在诸多缺点，在2015年fast-RCNN诞生了。 RCNN的提出者Ross Girshick提出了这样的想法，即每个图像只运行一次CNN，然后找到一种在2,000个区域内共享该计算的方法。在Fast RCNN中，将输入图像馈送到CNN，CNN生成卷积特征映射。使用这些特征图提取候选区域。然后，使用RoI池化层将所有建议的区域重新整形为固定大小

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