faster rcnn多分类模型

Faster R-CNN是一种经典的目标检测算法，可以用于多分类任务。在Faster R-CNN中，使用了一种叫作RoI池化的技术来将不同大小的物体区域缩放到相同的大小，然后送入全连接层进行分类。

具体来说，Faster R-CNN的多分类模型可以分为两个部分：区域建议网络(RPN)和分类网络。RPN用于生成候选区域，然后将这些区域送入分类网络进行分类。

在分类网络中，可以使用一些常见的神经网络模型，如VGG、ResNet等。一般情况下，可以将最后一层的全连接层替换为一个新的全连接层，其输出节点数等于类别数，然后在该层之前添加一个平均池化层和一个Flatten层，以将RoI池化的特征图转换为一维向量，输入到全连接层中进行分类。

需要注意的是，在训练过程中，需要对分类网络进行微调，以使其能够更好地适应于目标检测任务。同时，在测试时，还需要对分类器进行类别置信度得分的后处理，以确定最终的分类结果。