ROI Pooling

传统的object detection一般分两步： （1）根据某些规则或者先验知识，先在输入图片上面搜索一堆可能存在物体的框框，叫做region of interest。 （2）然后把这些框扔进CNN进行分类。 这样做有几个明显的缺点： （1）训练是multi-stage，不是end-to-end的。 （2）为了提高精度，往往会生成很多很多候选框，这样会大大增加检测时间。 于是，出现了Fast R

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