如何使用summary()函数来分析Faster R-CNN模型的架构结构？

`summary()`函数在Python的深度学习库Keras中主要用于总结神经网络模型的结构信息，包括各个层的数量、类型以及它们的维度等。对于Faster R-CNN模型（一种常用的物体检测模型），虽然它通常不在Keras直接提供summary()支持，因为它是通过TensorFlow库底层实现的高级API如`tf.keras.applications.frcnn.FasterRCNN`创建的，但我们仍可以借助Keras的功能来获取其概况。

首先，你需要确保已经加载了预训练的Faster R-CNN模型，并将其编译。例如，如果你使用的是`frcnn_resnet50_coco`：

from keras.models import load_model
model = load_model('path_to_your_frcnn_model.h5')  # 替换为实际路径
model.summary()

这将会显示模型的总层数，每个卷积层、池化层、全连接层的具体信息，以及输入和输出的维度。注意，由于Faster R-CNN的复杂性，它的summary可能会包含许多层，特别是如果它包含了RPN（Region Proposal Network）、RoI Pooling等组件。

然而，如果想要得到更详细的内部结构信息，你可能需要查阅原始论文或Faster R-CNN相关的源码理解其详细工作流程。