fasterrcnn的网络模型结构最新的改进

最新的改进中，Faster R-CNN 网络模型结构的改进主要集中在以下三个方面：

1. 骨干网络的改进：目前主流的骨干网络是 ResNet 和其变体，但这些网络的计算量较大，速度较慢。因此，研究者们提出了一些轻量化的网络结构，如 MobileNet 和 ShuffleNet 等，以提高速度和效率。

2. 多任务学习：除了目标检测任务外，Faster R-CNN 还可以用于其他任务，如人体姿态估计、实例分割等。因此，研究者们提出了一些多任务学习的方法，将不同任务的损失函数相结合，从而提高模型的泛化性能和效率。

3. 目标检测框架的改进：除了 Faster R-CNN，目前还有许多其他的目标检测框架，如 YOLO 和 SSD 等。这些框架的改进也可以对 Faster R-CNN 的网络模型结构进行借鉴和改进，以提高检测精度和速度。

总的来说，目前关于 Faster R-CNN 的网络模型结构改进还在不断探索和尝试中，相信随着技术的不断发展和创新，会有更多的改进方法被提出。