改写：在目标检测的过程中，基于区域的CNN，如Faster R-CNN（FRCNN）[11]和基于区域的全卷积网络（R-FCN）[12]是现在准确精度日益增强的一个很好的例证。而对于具体的列车图像故障检测任务，Sun等人于2017年提出了一种基于CNN模型的自动故障识别系统（AFRS）[13]，用于侧框键（side frame keys）和轴螺栓（haft bolts）等部位的图像故障识别。该系统分为目标区域检测和故障识别两个阶段。AFRS不仅具有较高的精度，而且具有较好的鲁棒性。

在目标检测中，基于区域的CNN模型，例如Faster R-CNN（FRCNN）[11]和基于区域的全卷积网络（R-FCN）[12]，是越来越准确的一个很好的例子。对于列车图像故障检测任务，Sun等人于2017年提出了自动故障识别系统（AFRS）[13]，该系统基于CNN模型，用于侧框键（side frame keys）和轴螺栓（haft bolts）等部位的图像故障识别。该系统包括目标区域检测和故障识别两个阶段，不仅具有较高的精度，而且鲁棒性也很好。

相关问题

基于候选区域的深度学习目标检测算法R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN

基于候选区域的深度学习目标检测算法主要有 R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 三种。

1. R-CNN

R-CNN（Regions with CNN features）是第一个将深度学习引入目标检测领域的算法。它的主要思路是将待检测的图像分成若干个候选区域（regions），对每个候选区域进行卷积特征提取，并使用支持向量机（SVM）分类器对候选区域进行二分类，判断其是否属于目标类别。最后对分类为目标类别的候选区域进行边框回归，得到目标检测框。

2. Fast R-CNN

Fast R-CNN 是 R-CNN 的改进版，主要是为了解决 R-CNN 运行速度慢的问题。与 R-CNN 不同的是，Fast R-CNN 采用了全图卷积特征提取的方式，不再对每个候选区域进行单独的卷积特征提取，这样可以避免重复计算。此外，Fast R-CNN 引入了 RoI pooling 层，将不同大小的候选区域固定为相同大小的特征图，便于后续处理。

3. Faster R-CNN

Faster R-CNN 是在 Fast R-CNN 的基础上进行的改进，主要是引入了 RPN（Region Proposal Network）模块，用于生成候选区域。具体来说，RPN 使用一个小型的卷积神经网络对全图进行卷积特征提取，然后在每个位置上生成若干个候选框和相应的得分，这些候选框被送入 RoI pooling 层和 Fast R-CNN 进行分类和回归。Faster R-CNN 能够同时进行目标检测和候选区域生成，速度和准确率都有较大提升。

4.对比 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 在目标检测上的结果，分析各自的优缺点

Faster R-CNN和Mask R-CNN都是目标检测领域的经典算法，它们的主要区别在于是否进行实例分割。

Faster R-CNN是一种两阶段目标检测算法，它通过先生成候选框再进行分类和回归的方式来检测目标。Faster R-CNN的优点在于精度较高，能够在大型数据集上取得很好的性能，同时具有较高的效率。然而，它也存在一些缺点，如需要额外的区域提取网络（RPN）来生成候选框，计算量较大，难以处理大尺度目标等问题。

Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上增加了实例分割的功能，它可以同时对目标进行检测和分割。Mask R-CNN的优点在于能够获得更加精确的目标边界和分割结果，同时也能够提高检测的准确率。缺点是计算量更大，速度更慢。

综上所述，Faster R-CNN适用于对目标检测的准确性要求较高，且对速度要求不是很苛刻的场景。而Mask R-CNN适用于需要同时进行目标检测和实例分割的场景，但是它的计算速度要比Faster R-CNN慢一些。