Fast-RCNN论文翻译

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本文实现了Fast-RCNN主要部分的翻译工作，在SPPnet出来之后，同在微软的R-CNN的作者Ross迅速怼了回去，抛出了更快更好的Fast-RCNN，思路为之一新的是，将之前的多阶段训练合并成了单阶段训练，这次的工作简洁漂亮，相比之前的RCNN，怀疑作者是在挤牙膏。另外，面对灵活尺寸问题，Ross借鉴了空间金字塔的思路，使用了一层空间金字塔。

Fast R-CNN

Ross Girshick

Microsoft Research

rbg@microsoft.com

摘要

本文提出了一个快速的基于区域推荐的卷积网络方法（Fast R-CNN）用于对象检测。Fast R-CNN在前人工作的基础上使用深度卷积网络，可以更有效地分类物体推荐。相比之前的工作，Fast R-CNN进行了多项创新，在提高了检测精度的同时，也提高了训练和测试速度。Fast R-CNN训练了一个超深VGG16网络，训练时间比R-CNN快9倍，测试时间快213倍，在PASCAL VOC2012上达到了更高的mAP。相比SPPnet，Fast R-CNN训练快3倍，测试快10倍，并且更加准确。Fast R-CNN用Python和C++（使用Caffe）实现，以MIT协议开放在：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn

 

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