R-CNN、Fast-RCNN 和 Faster-RCNN 三者的区别是什么?

R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN是三种目标检测算法，它们的区别主要在以下几个方面：

1. R-CNN：R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是目标检测的第一代算法，其基本思路是先使用选择性搜索（Selective Search）生成候选框（Region Proposal），再对每个候选框进行卷积神经网络（CNN）特征提取，并使用支持向量机（SVM）进行分类和边界框回归。虽然R-CNN在目标检测领域有很大的突破，但是速度比较慢，不适合实时应用。

2. Fast R-CNN：Fast R-CNN是对R-CNN的改进，它主要是将选择性搜索和CNN特征提取部分合并成一个网络，称为Region of Interest Pooling（RoI Pooling）层，从而加快了目标检测速度。另外，Fast R-CNN还引入了多任务损失函数，同时优化分类和边界框回归任务。

3. Faster R-CNN：Faster R-CNN是对Fast R-CNN的进一步改进，主要是将选择性搜索替换成了RPN（Region Proposal Network），从而实现了端到端的目标检测。RPN是一个小型的全卷积网络，可以在图像上滑动窗口并预测每个位置上的候选框和得分，然后根据得分进行筛选。RPN生成的候选框经过RoI Pooling层送入Fast R-CNN进行分类和边界框回归。