fast-rcnn/README.md翻译--适合新手_faster rcnn readme

         尽管原作者Ross Girshick的说明已经非常详细，我每次看英文的fast-rcnn / README.md感觉费眼（英文水平还没有到信手捏来的娴熟程度），想来若能翻译成中文便真真是极好的。由于水平有限，翻译很久且专业术语翻译不正确，还望前辈们指正，非常感谢。引用请注明。以下：

        这份代码不再是补充我的ICCV 2015论文的历史神器。若要寻求更快更准确的最新成果，请查阅 Faster R-CNN (Faster R-CNN是以Fast R-CNN的训练为基础的)。

Fast R-CNN: Fast Region-based Convolutional Networks for object detection

Fast R-CNN：基于区域卷积网络的快速目标检测。
----由在微软研究所（雷德蒙德市）的Ross Girshick出品。

简介

Fast R-CNN是一个基于深度卷积网络的用于快速目标检测的框架。它有以下几个特点：
（1）它训练最新的模型，例如比传统的R-CNN快9倍、比SPPnet快3倍的VGG16；
（2）在测试的时候，比R-CNN快200倍，比SPPnet快10倍；
（3）它在PASCAL VOC数据集上比R-CNN及SPPnet有显著更高的mAP；
（4）它用Python以及C++/Caffe编写;
一篇arXiv的技术报告上首次描述Fast R-CNN，随后ICCV 2015发表Fast R-CNN。

软件许可证
Fast R-CNN在MIT许可下发布（更多细节查阅许可证文件）

引用Fast R-CNN
如果你发现Fast R-CNN在研究中有用，请您考虑引用

@inproceedings{girshickICCV15fastrcnn,
    Author = {Ross Girshick},
    Title = {Fast R-CNN},
    Booktitle = {International Conference on Computer Vision ({ICCV})},
    Year = {2015}
}

内容
1.需求：软件
2.需求：硬件
3.基本的安装
4.效果演示
5.在效果演示之上：训练及测试
6.用法
7.附录下载

需求：软件
1.需要搭建Caffe以及pycaffe(查看： Caffe安装说明)
    注意：Caffe搭建必须支持Python 层！

    # In your Makefile.config, make sure to have this line uncommented
    WITH_PYTHON_LAYER := 1

    你可以下载我的