faster-rcnn学习理解

（faster-rcnn原理） R-CNN (1)输入测试图像； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal(候选区域）； (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征； (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进

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