Fast-RCNN网络结构学习

背景 经典的R-CNN存在以下几个问题： 训练分多步骤（先在分类数据集上预训练，再进行fine-tune训练，然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器，最后再用regression对bounding box进行回归，并且bounding box还需要通过selective search生成） 时间和空间开销大（在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入，特征保存在磁盘上，再读入的时间

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