目标检测特殊层：RFCN中PSROIPooling层

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#RFCN

    RFCN是基于Faster RCNN的工作，base net得到feature maps, 用RPN得到proposals。由于classification需要固定长度的feature vector，就需要ROI pooling layer + fully connected layer来获得，但是这个过程会去除目标的位置信息，而这个信息对于检测问题，至关重要。所以，RFCN提出position-sensitive score maps来解决这个问题。

position-sensitive ROI pooling layer的输入是ROI features, 输出是C+1维的特征向量。 

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