简单叙述一下级联卷积神经网络

级联卷积神经网络（Cascade Convolutional Neural Network，Cascade CNN）是一种用于目标检测的深度学习模型。它通过将多个卷积神经网络级联在一起来提高目标检测的性能。

级联卷积神经网络通常由两个或多个子网络组成，其中每个子网络都是一个独立的卷积神经网络。第一个子网络通常称为"粗检测器"，其目标是在图像中找到可能的目标区域。第二个子网络通常称为"细调器"，其目标是对粗检测器输出的候选目标进行进一步的精细调整和分类。

在级联CNN中，粗检测器通常具有较大的感受野和较低的分辨率，这使得它能够快速地在整个图像上进行滑动窗口的检测。然后，它会生成一系列候选目标框，并提取这些框中的特征用于后续处理。

细调器接收粗检测器输出的候选目标框，并进行进一步的处理。它通常具有较小的感受野和较高的分辨率，以更准确地对候选目标进行定位和分类。细调器会对每个候选目标框进行微调，并预测它们的类别标签。

级联CNN的优势在于它能够通过两个或多个子网络的协同工作来提高目标检测的性能。粗检测器可以快速地生成候选目标框，而细调器可以对这些框进行更准确的定位和分类。这种级联结构允许模型逐步提高对目标的检测精度，并降低误检率。

总之，级联卷积神经网络是一种用于目标检测的深度学习模型，通过将多个子网络级联在一起来提高检测性能。粗检测器用于生成候选目标框，而细调器用于对这些框进行进一步的处理和精细调整。这种级联结构可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。