Faster-R-CNN的四个部分

Faster R-CNN包括四个主要部分：

1. 基础卷积网络：通常使用预训练的卷积神经网络（如VGG、ResNet等）来提取图像特征。

2. 区域提取网络（Region Proposal Network，RPN）：在特征图上滑动不同尺寸和比例的滑动窗口，通过RPN来生成候选框（即RoI，Region of Interest）。

3. RoI池化层：将每个RoI内的区域划分为固定大小的子区域，并通过最大池化操作将每个子区域映射为固定大小的特征图。

4. 全连接层：将每个RoI的特征图输入到全连接层以进行目标分类和边界框回归。

通过这四个部分，Faster R-CNN可以高效、准确地检测出输入图像中的物体。