深度学习——Fast R-CNN原理
在SPPNet中，实际特征提取和区域分类是两个分离的步骤，利用ROI池化层来提取每个区域的特征，然后利用传统的SVM作为分类器对这些区域进行分类。 Fast R-CNN相比SPPNet更进一步，不再使用SVM作为分类器，而是使用神经网络进行分类，这样就能同时训练特征提取网络和分类网络，比SPPNet取得更高准确度。Fast R-CNN网络结构如下图： 对于原始图中的候选区域框，和S
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