4.Fast R-CNN

Fast R-CNN ICCV2015

一、优缺点
    优点：
    1.速度快、mAP准确率更高
    2.端到端的单阶段训练过程，提出了ROI池化；提出了多任务损失函数，分类过程用sofftmax分类代替了SVM分类，把分类和回归任务合并，因此两个任务统一进行训练。
    3.不用离线存储大量的特征
    缺点：
    依然用Select Search的方法去提取候选框，仍需要提取2000个region proposal

二、过程
    1.同样和SPP-Net一样，把一整张图片放入卷积，提取了conv5的特征，然后用Selective Search生成对应的region proposal，并将其对应到conv5的特征上。
    2.把region proposal不同尺度的特征，放入到ROI 池化层，得到想同维度的特征。
    3.然后对相同纬度的特征做了softmax分类以及回归，这两部分的损失对应到一个损失函数上计算。

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