fast-rcnn 优缺点:
1. 比RCNN,SPP-NET有更高的检测效率
2. 多个任务损失函数写在一起
3. 在训练时可更新所有的层
4. 不需要在磁盘存储特征
1. 生成2000个感兴趣区域
2. 将他们整体输入到全卷积的神经网络中，在最后一层对每个ROI求映射关系，并用ROI Pooling来统一大小。
3. 最后继续求解，一个使用分类，一个做bounding box回归。
池化层的反向传播。
参考文献：
1. https://blog.csdn.net/wonder233/article/details/53671018