1.3.6　Fast R-CNN的推理流程

使用选择性搜索在输入图像中提取2000个候选区域，按照与训练样本相同的缩放方法调整候选区域的大小。将所有的候选区域输入训练好的神经网络，得到每一类的后验概率p和相对偏移r。通过预测概率给每一类一个置信度得分，并使用NMS对每一类确定最终候选区域。Fast R-CNN使用了奇异值分解来提升矩阵乘法的运算速度。