Fast R-CNN论文阅读笔记

1、介绍     R-CNN提供了非常准确的目标检测，但是它也有弊端：1、训练是多阶段的：用log loss先在目标提议上微调卷积网络，然后，用SVM做目标检测器，最后学习边界框回归。2、训练在空间时间上成本高：对于SVM和边界框回归训练，特征从每个图片的每个目标提议上提取并写入磁盘，很深的网络产生特征需要非常大的存储。3、目标检测慢：测试阶段，特征从每个测试图片的每个目标提议上提取，耗时长。  

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