目标检测3 - Fast RCNN
Fast R-CNN的改进 实现了end-to-end的单阶段训练，采用多任务损失函数将分类和回归任务作为一个整体进行训练：把最后一层的Softmax换成两个，一个是对区域的分类Softmax（包括背景），另一个是对bounding box的微调。 RCNN提取特征给SVM训练时候需要中间要大量的磁盘空间存放特征，Fast R-CNN去掉了SVM这一步，所有的特征都暂存在显存中，就不需要额外的磁盘
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