RCNN,FAST RCNN,FasterRCNN区别及发展史
两阶段算法总体特征：即先进行感兴趣区域RoI的生成，然后再把生成的区域分类：1.基本的RCNN算法：以Selective Search为代表，将图像进行分割，并将分割后的图像进行输出，归一化为相同的大小。对输出的相同大小图像，约2000张，经cnn网络输出特征。再对输出特征进行多任务处理，包含SVM二分类及对于边框的回归工作。并采用难样本挖掘来平衡正负样本的不平衡2.实现端到端的Faster RCNN:算法基于VGG16网络.共享卷积:整幅图送入卷积网络，而不是先区域分割再逐一送入卷积网络。
