Faster R-CNN和R-CNN的区别

Faster R-CNN是一种改进版的R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks），它解决了R-CNN的一个主要缺点——检测速度慢。R-CNN是一个两阶段目标检测模型，首先生成候选区域（Regions of Interest, RoIs），然后对每个RoI进行深度特征提取和分类。而Faster R-CNN将这两个步骤整合到一起：

1. **End-to-End架构**：Faster R-CNN采用了RPN（Region Proposal Network）网络，这是一个内置在CNN结构中的模块，可以在前向传播过程中直接预测RoIs，减少了对外部算法（如Selective Search）的依赖，显著提高了检测速度。

2. **共享卷积层**：RPN和后续的分类、回归任务共享底层卷积特征，这使得特征计算只进行一次，而不是像R-CNN那样多次计算。

3. **并行化处理**：Faster R-CNN通过并行化RoI的提取和处理，进一步提升了整体效率。

总的来说，Faster R-CNN简化了流程，提升了实时性和性能，是现代计算机视觉领域广泛应用的目标检测框架。