简述R-CNN,Fast-RCNN和Faster R-CNN的区别

R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 都是目标检测领域的经典算法，它们的主要区别如下：

1. R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是第一个使用深度学习的目标检测算法。该算法将图像分成若干个区域，每个区域都用卷积神经网络提取特征，再使用支持向量机（SVM）对每个区域进行分类。但是，这种方法非常慢，因为每个区域都要单独计算特征，计算量非常大。

2. Fast R-CNN 是对 R-CNN 的改进，它将整个图像输入到卷积神经网络中，提取出特征图后，再对每个区域进行 ROI Pooling，将每个区域调整为相同的大小，最后再使用全连接层对每个区域进行分类和回归。相比于 R-CNN，Fast R-CNN 的速度有了大幅提升。

3. Faster R-CNN 是对 Fast R-CNN 的进一步改进，它引入了 Region Proposal Network（RPN）来生成候选区域，而不是像 R-CNN 和 Fast R-CNN 那样使用选择性搜索（Selective Search）等方法来生成候选区域。RPN 是一个小型的卷积神经网络，用于快速生成区域提议，并且可以共享卷积特征。Faster R-CNN 相比于 Fast R-CNN 进一步提高了检测速度和准确率。