簡要介紹一下目標檢測的網路，r-cnn, spp-net, fast-rcnn, faster-rcnn
簡要介紹一下目標檢測的網路
（1）R-CNN的原理：先用框把物體找出來，然後將找出來的框放入CNN中進行分類，這就是RCNN的簡單原理。
（2）SPP-net：直接輸入整張圖片，所有區域共享卷積計算。解決了R-CNN中每張圖片都要提取的區域（selective search演算法會提取2000個區域）都要進行卷積計算，計算量太大。引入了空間金字塔池化，為不同尺寸的區域，直接在conv5上輸出提取特徵，對映到固定尺寸的全連線層上。但是引入了一個新的問題，SPP層之前的所有卷積層不能進行fine-tuning，因為引入了SPP（空間金字塔池化），導致梯度回傳困難。
(3) fast-rcnn：在spp-net的基礎上, 引入了兩個新技術，感興趣區域池化層(ROI)和多工損失函式，實現了end—to-end, 所有層都可以fine-tuning
(4)
區域推薦中不用selective search演算法了，而是用RPN
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