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ROI（投资回报率）通常是RPA项目中的一个非常关键的指标。在RPA项目中，收益主要表现在成本降低和收入增长两方面，即ROI=（成本降低+收入增长）/总成本。 对企业运营者而言，在评估PRA项目是否值得去做时，计算ROI指标非常重要。如果想要获得可观的经济效益和商业优势，就要在部署RPA时控制好总成本。 然而，项目实施过程中，可能会遇到一些变数，导致出现预算超支、成本增加，从而影响到RPA项目的ROI。 导致成本增加的常见原因有哪些？ 1、经验不足的项目负责人可能会低估项目的复杂程度，对预算做出误判，致使预算严重超支。 2、对业务需求了解不透彻，以至于RPA部署不当，导致出现供求矛盾，要不断补充新功能，增加额外成本。 3、对项目建设周期预估不足，反复调试耗费大量人力和时间成本。 企业可以从哪些方面控制对RPA机器人项目的成本投入？ 一、选择成熟的RPA产品 成熟的RPA软件产品有着完善的定价体系，针对大、中、小型公司有对应的产品套件及服务方案。企业运营者唯一要考虑的是企业特定流程中对于RPA产品的使用需求。企业可以向RPA厂商征求意见，针对未来的应用拓展做出部署规划。 此外，随着RPA项目的推进，企业需要进一步优化测试环境。这就需要与企业IT部门、技术架构师等进行协调，对IT基础设施做出相应更改。而成熟的RPA产品具有很好的稳定性、拓展性和适应性

整个 R-FCN 的结构 一个 base 的 conv 网络如 ResNet101, 一个 RPN （ Faster RCNN 来的） , 一个 position sensitive 的 prediction 层，最后的 ROI pooling+ 投票的决策层。 R-FCN 的 idea 出发点（关键思想） 分类需要特征具有平移不变性，检测则要求对目标的平移做出准确响应。现在的大部分 CNN 在分类上可以做的很好，但用在检测上效果不佳。 SPP ， Faster R-CNN 类的方法在 ROI pooling 前都是卷积，是具备平移不变性的，但一旦插入 ROI pooling 之后，后面的网络结构就不再具备平移不变性了 。因此，本文想提出来的 position sensitive score map （位敏得分图） 这个概念是能把目标的位置信息融合进 ROI pooling 。 对于 region-based 的检测方法，以 Faster R-CNN 为例，实际上是分成了几个 subnetwork ，第一个用来在整张图上做比较耗时的 conv ，这些操作与 region 无关，是计算共享的。第二个 subnetwork 是用来产生候选的 boundingbox （如 RPN ），第三个 subnetwork 用来分类或进一步对 box 进行 regression （如 Fast