Faster R-CNN 詳細圖解開原始碼
先佔位ing
R-CNN：
先 eslective search生成 roi 再提取特徵
Fast R-CNN
先提取特徵 再eslective search生成 roi
Faster R-CNN
先提取特徵 再用RPN生成 roi
採用與 Fast R-CNN 相同的設計，只是它用內部深層網路RPN代替了候選區域方法。
新的候選區域網路（RPN）在生成 ROI 時效率更高，並且以每幅影象 10 毫秒的速度執行。
feature_maps = process(image) ROIs = region_proposal(feature_maps) for ROI in ROIs patch = roi_pooling(feature_maps, ROI) results = detector2(patch)
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