- 卷积后的pool层特征既可以用于类别判别，也可以用于回归BoundingBox，可以这样想，object的外围存在着一个看不见的BoundingBox, 只要人为提供了真值，那么网络就可以学会去调整参数来回归它。这跟利用已有的网络架构提取特征作为自己特定任务领域的初始化参数是一个道理，都是transferlearning的体现。卷积后的pool层特征既可以用于类别判别，也可以用于回归BoundingBox，可以这
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Faster-Rcnn中RPN（Region Proposal Network）的理解
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