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论文思想：为了解决IOU设置带来的最终的AP值，作者引入了cascade结构的回归器，采用cascade R-CNN stages，用一个stage的输出去训练下一个stage，
举个例子，有三个串联起来的用0.5/0.6/0.7的阈值训练出来的detector，有一个IoU约为0.55的proposal，经过0.5的detector，IoU变为0.75；再经过0.6的detector，IoU变为0.82；再经过0.7的detector，最终IoU变为0.87……比任何一个单独的detector的结果都要好。不仅仅只有IoU改善的好处，因为每经过detector，proposal的IoU都更高，样本质量更好了，那么即使我下一个detector阈值设置得比较高，也不会有太多的样本被刷掉，这样就可以保证样本数量避免过拟合问题。