https://zhuanlan.zhihu.com/p/26938549
RCNN实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景目标进行精确的定位与合并，避免多个检出。
fast rcnn中SoftmaxLoss代替了SVM，证明了softmax比SVM更好的效果，SmoothL1Loss取代Bouding box回归。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，统一了训练过程，从而提高了算法准确度。
http://caffecn.cn/?/question/160讲解bounding box regression过程
原文：http://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/7594293.html