共享特征怎样收到每个区域的训练反馈

从整图特征取到每个 RoI 后，分类分支判断类别或背景，框分支预测相对位置修正。设某个区域属于杯子，损失一部分来自“杯子”概率是否足够大，另一部分来自中心、宽高偏移是否接近匹配目标。背景区域参与分类，通常不承担指向某个对象的位置回归。

把一批区域的损失相加后，梯度沿各自的区域读出回到共享骨干。共享的参数会收到来自不同区域、不同任务的反馈；它并不要求所有区域有相同答案。正如同一把尺子测不同物体可以得到不同长度，同一个预测器处理不同区域特征也会给出不同结果。

Fast R-CNN 保留了外部候选来源，但把共享卷积、RoI 读取、分类和框回归组织进更紧凑的训练流程。卷积不再为每个重叠区域重复做，候选提取的时间便更加突出。下一步自然不是继续增加分类头，而是让候选也从这张 F 中学习。

理解这一页时，能够在图上指出“两个区域各自的输出”和“同一个被共同更新的骨干”，就已经抓住它的机制。历史多阶段实现细节与训练采样放在 CLS07，而不加回主讲页。