fasterrcnn的发展历程

Fast R-CNN（快速区域卷积神经网络）是由Microsoft Research在2015年提出的一种目标检测算法，它是基于深度学习的两阶段目标检测方法的代表之一。它解决了早期单一阶段检测方法速度慢的问题，通过引入区域提议网络（RPN）来生成候选区域，并对每个区域分别进行ROI池化和全连接层特征提取。

发展历程如下：
1. **Selective Search** (2013)：最初的目标检测任务通常采用Selective Search等人工设计的区域生成方法，精度相对较低。
2. **Region-based CNNs** (R-CNN) (2014)：首次将深度学习应用于目标检测领域，但是速度较慢，因为对每个候选区域都要单独处理。
3. **Fast R-CNN** (2015): 该模型实现了关键改进，引入了共享的卷积特征图，以及RPN并行生成候选框，大大提高了检测速度，同时保持了一定的精度。
4. **Faster R-CNN** (2016): 在Fast R-CNN基础上，进一步优化了RPN结构，使其能够直接从卷积特征图上预测边界框，显著减少了计算量，显著提升了整体性能。
5. **Mask R-CNN** (2017): 建立在Faster R-CNN之上，增加了实例分割的能力，可以同时预测物体边界框和对应的像素级掩码。