Faster R-CNNのような2stage detectorでRPN以降の位置回帰とクラス分類をそれぞれ改善。位置回帰ではRPN後の特徴 (k x k)をk^2個の局所特徴量と見立て、正解bboxとの重なった各局所特徴のみからオフセットを学習することで、denceな推定を実現。クラス分類では動的な位置からのpoolingを軽量化し、さらに重み付きのpoolingを経てFC層による分類を提案。