Fast R-CNN

이 논문은 객체 감지를 위한  Fast Region 기반 cnn 방법을 제안한다. 

fast r cnn은 심층 cnn을 사용하여 객체 제안을 효율적으로 분류하기 위해 이전 방식을 기반으로 한다. 

이전 방식와 비교하여 Fast R-CNN은 R-CNN보다 매우 깊은 VGG16 네트워크를 9배 더 빠르게 훈련시키고, 테스트 시간에서 213배 더 빠르며, PASCAL VOC 2012에서 더 높은 mAP를 달성한다. SPPnet에 비해 Fast R-CNN은 VGG16을 3배 더 빨리훈련시키고 ,10배 더 빠르게 test를 진행하며 더 정확하다.

Fast R-CNN 은 python 과 c++에서 caffe를 통해 구현이 가능하다.