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Fast R-CNN 使用特征提取器(CNN)先提取整个图像的特征,而不是从头开始对每个图像块提取多次。然后,我们可以将创建候选区域的方法直接应用到提取到的特征图上。例如,Fast R-CNN 选择了 VGG16 中的卷积层 conv5 来生成 ROI,这些关注区域随后会结合对应的特征图以裁剪为特征图块,并用于目标检测任务中。我们使用 ROI 池化将特征图块转换为固定的大小,并馈送到全连接层进行分类和定位。因为 Fast-RCNN 不会重复提取特征,因此它能显著地减少处理时间。