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3.2 Fast R-CNN 3.2 Fast R-CNN Fast R-CNN，由Ross Girshick于2015年提出，是对R-CNN和SPPnet的重大改进。它有效地解决了R-CNN训练速度慢、存储需求大以及SPPnet无法端到端训练的问题。Fast R-CNN通过引入“兴趣区域池化”（Region of Interest Pooling，简称RoI Pooling）层，实现了特征共享，极大地提高了目标检测的效率和准确性。 会员。《3.2 Fast R-CNN》收录于灏天文库文集《目标检测算法详解： YOLO、Faster R-CNN等》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22472。

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