[2016CUImage]Crafting GBD-Net(上下文context互相验证）

文章的创新点在于

1.运用了CARFT进行region-proposal的提取

关于CRAFT详见：【CRAFT】Cascade Region-proposal-network

2.在pretrain的时候，分成两类

一是以图片中心分类进行预训练，一是以对象为中心进行预训练

3.GBD-NET的提出  we need not must go deeper,we can use context

不同上下文区域的特征相互验证 Control the flow of message passing

网络结构（不同尺度+双向传播与gate开关电路）

4.在VIDEO领域，直接利用GBD net，同时加入以下各种方式，进行优化。