branch cnn 与 cascade rcnn的结合，具体实现

Branch-CNN（分支卷积神经网络）和Cascade-RCNN（级联区域卷积神经网络）都是目标检测领域的经典模型，它们都有着优秀的检测性能。将它们结合起来可以进一步提升目标检测的准确率和速度。

具体实现可以分为以下几个步骤：

1. 首先使用Branch-CNN进行目标检测，得到一组候选框（bounding boxes）以及它们的置信度得分（confidence scores）。

2. 对于每一个候选框，利用Cascade-RCNN进行进一步的检测和筛选。Cascade-RCNN的结构是由多个检测器级联组成的，每个检测器都有着不同的阈值和策略，可以有效地减少误检率。

3. 在进行级联检测时，可以利用Branch-CNN中得到的置信度得分来筛选出一部分置信度较高的候选框，进一步提高级联检测的效率和准确率。

4. 最后，将级联检测得到的结果与Branch-CNN中得到的结果进行融合，得到最终的目标检测结果。

需要注意的是，Branch-CNN和Cascade-RCNN都是比较复杂的模型，需要在训练时耗费大量的时间和计算资源。因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和硬件条件进行调整和优化。