摘要： 1.从Fast到Faster 1.1.Fast R-CNN的瓶颈 Fast R-CNN的区域提议由selective search方法提取出来。如果忽略提取区域提议在时间上的消耗，那么Fast R-CNN就能够达到实时检测的效果了。然而，基于selective search是在CPU上实现的，不能利 阅读全文

摘要： 1.R-CNN的弊端 （1）CNN的输入size需要固定，这就会扭曲了候选框里面的内容，导致失真。 （2）在测试时（包括训练时也是），每个候选框都要单独送到CNN中以提取特征，但其实好多候选框都是有重复部分的，所以特征提取的整个过程其实也做了很多重复的工作，这导致速度慢。 （3）训练是一个多阶段过程 阅读全文