目标检测：FasterRCNN,RFCN和Light-RCNN的对比分析
每一种框架和算法的提出，都是为了解决一个问题而存在的！
1：FasterRCNN
提出RPN的机制，推荐anchors，解决了推荐窗口耗时的问题，但是对于大分类问题，第二阶段大的卷积核，耗时依然是个瓶颈；
2：RFCN
提出了位置敏感map的策略，使用psROIpooling的策略，尽量降低第二阶段的耗时，去掉了两个大的fc的耗时，采用了全局平均的策略，进一步的降低了二阶段的耗时，速度上得到较大的提升；
3：Light-RCNN
针对RFCN的缺陷，进一步的提升网络的均衡性，然计算量都均衡一点，降低了位置敏感map的卷积核，添加了一个小的fc的全连接层，保证了整个网络的均衡性，得到较大的提升；
框架图：