Fast R-CNN 的流程圖
R-CNN 需要非常多的候選區域以提升準確度，但其實有很多區域是彼此重疊的，因此 R-CNN 的訓練和推斷速度非常慢。如果我們有 2000 個候選區域，且每一個都需要獨立地饋送到 CNN 中，那麼對於不同的 ROI，我們需要重複提取 2000 次特徵。（R-CNN很多卷積運算是重複的）
此外，CNN 中的特徵圖以一種密集的方式表徵空間特徵，那麼我們能直接使用特徵圖代替原圖來檢測目標嗎？
Fast R-CNN 使用特徵提取器（CNN）先提取整個影象的特徵，而不是從頭開始對每個影象塊提取多次。然後，我們可以將建立候選區域的方法直接應用到提取到的特徵圖上。
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Fast R-CNN 目標檢測演算法詳細總結分析（two-stage)(深度學習)(ICCV 2015)
論文名稱：《 Fast R-CNN 》 論文下載：https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 論文程式碼：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 一、 網路結構：
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