R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN
R-CNN: (1)输入测试图像； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal； (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征； (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类； (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边框回归，用Bounding box回归值校正原来的建议窗口，生成预测窗口坐标.
缺陷: (1) 训练分为多个阶段，步骤繁琐：微调网络 训练SVM 训练边框回归器； (2) 训练耗时，占用磁盘空间大；5000张图像产生几百G的特征文件； (3) 速度慢：使用GPU，VGG16模型处理一张图像需要47s； (4) 测试速度慢：每个候选区域需要运行整个前向CNN计算； (5) SVM和回归是事后操作，在SVM和回归过程中CNN特征没有被学习更新.
FAST-RCNN: (1)输入测试图像； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的建议窗口(Region Proposal)； (3)将整张图片输入CNN，进行特征提取； (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上； (5)通过RoI pooling层使每个建议窗口生成固定尺寸的fea
