Fast-RCNN主要贡献在于对RCNN进行加速，改进以下方面： 借鉴SPP思路，提出简化版的ROI池化层（注意，没用金字塔），同时加入了候选框映射功能，使得网络能够反向传播，解决了SPP的整体网络训练问题； 多任务Loss层：将分类和边框回归进行合并（又一个开创性的思路），通过多任务Loss层进一步整合深度网络，统一训练过程，提高了算法准确度。