R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN

这些都是目标检测领域中常用的卷积神经网络模型：

1. **R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)**: R-CNN是一个里程碑式的模型，它首次将区域提议（Regions of Interest, RoIs）引入到深度学习的目标检测中。R-CNN首先对图像生成RoIs，然后对每个RoI应用一个预训练的CNN分类器进行特征提取，最后通过支持向量机（SVM）进行分类和回归。

2. **SPP-Net (Spatial Pyramid Pooling Network)**: SPP-Net是在R-CNN基础上改进的，提出了空间金字塔池化层，允许在不同尺度上对特征图进行下采样，增强了模型对物体大小变化的鲁棒性，提高了效率。

3. **Fast R-CNN**: Fast R-CNN进一步优化了R-CNN的过程，将RPN（快速区域提议网络）和ROI pooling合并在一起，减少了计算量，并且通过共享特征层，使得整个流程变得更加高效。

4. **Faster R-CNN**: Faster R-CNN的主要贡献在于引入了一种端到端的检测框架，它结合了RPN和Fast R-CNN的优点，一次性生成RoIs并进行分类，显著提升了目标检测的速度，同时保持了准确率。

5. **R-FCN (Region-based Fully Convolutional Networks)**: R-FCN也是基于Fast R-CNN的改进，它完全移除了RoI池化层，改用全卷积的方式来预测每个位置的类别，这大大加速了检测过程，并且减少了内存占用。