5.1 Fast R-CNN簡介

Fast R-CNN（Fast Region-based Convolutional Network Method[1]）是由Ross Girshick提出的一種以R-CNN[2]為基礎的目標檢測方法。和R-CNN、SPPnet[3]相比，Fast R-CNN極大地減少了訓練和測試時間，並且提高了檢測質量。Fast R-CNN訓練VGG16網絡，比R-CNN快9倍，比SPPnet快3倍；在測試時，比R-CNN快213倍，比SPPnet快10倍。Fast R-CNN在PASCAL VOC 2012[4]上的mAP[1]達到了66%（R-CNN的mAP為62%）。