rcnn開創性工作，但是計算時間太長，重復計算太大。
spp_net將重復計算避免了。
hcp是yan shuicheng那邊的，是用bing生成regions，然后用normalized cut將這些regions進行聚類，然后將聚類后剩下較小數量的regions進cnn，其實整體思路也是rcnn，只是減少了regions的數量。當然，其工作目的不一樣，其當時這么做主要是為了提高多類分類的效果，如果僅僅這么做會降低檢測的准確率，但是多類分類效果肯定會提高。但是，今年看到他們的Detection工作效果很好，說是用到了contextual information，我在想難道是先多類分類，分出來這張圖片大概有幾類目標，然后再進行檢測定位嗎？如果這樣的話，多類信息怎么在檢測中體現呢？我還沒想明白，他們的slides里也沒說。
由於吧caffe的windows版本調通了。現在spp和rcnn都可以windows下調用了。