【论文整理】：R-CNN、fast R-CNN、faster R-CNN三者的整理

看了《基于特征共享的高效物体检测》论文后，为加强理解，网上找了关于R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN三篇论文的详解，现在先将三者的问题、创新点以及待改进的地方做一个表格，方便自己以后复习查阅。

参考：

对于这三篇论文的详解，网上有很多，个人特别喜欢是这个博主（WoPawn）写的文章。这三篇详解，写得太赞了，这里膜拜一下大佬，。

• R-CNN论文详解
• Fast R-CNN论文详解
• Faster R-CNN论文详解

三个框架的整理：

\	R-CNN	Fast R-CNN	Faster R-CNN
针对的问题	1.近10年以来，以人工经验特征为主导的物体检测任务mAP【物体类别和位置的平均精度】提升缓慢； 2.随着ReLu激励函数、dropout正则化手段和大规模图像样本集ILSVRC的出现，在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中，Hinton及他的学生采用CNN特征获得了最高的图像识别精确度； 3.上述比赛后，引发了一股“是否可以采用CNN特征来提高当前一直停滞不前的物体检测准确率“的热潮