faster rcnn参数量

Faster R-CNN 模型的参数量主要包括两部分：特征提取网络（通常使用预训练的卷积神经网络如 VGG16、ResNet等）和目标检测网络（包括RPN和RoI Pooling层等）。具体的参数数量取决于所使用的特征提取网络和目标检测网络的结构。

以常用的特征提取网络 ResNet-50 为例，它有大约2.3亿个参数。而 Faster R-CNN 的目标检测网络中 RPN 层和 RoI Pooling 层的参数相对较少，通常可以忽略不计。

因此，总的来说，Faster R-CNN 模型的参数量主要集中在特征提取网络中，大约为2.3亿个参数。这个数量可以根据使用的特征提取网络的不同而有所变化。