fast rcnn与faster rcnn的区别

Fast R-CNN和Faster R-CNN都是深度学习在目标检测中的应用，其中Faster R-CNN是Fast R-CNN的改进版，主要区别如下：

1. 检测框生成方式不同：Fast R-CNN采用Selective Search算法生成候选框，而Faster R-CNN引入了Region Proposal Network (RPN)网络，可以端到端地生成候选框。

2. 训练方式不同：Fast R-CNN是先训练一个分类网络，再在其基础上微调一个检测网络；而Faster R-CNN是联合训练RPN和Fast R-CNN两个网络，目标函数中同时包含分类损失和回归损失。

3. 检测速度不同：Faster R-CNN在检测速度上比Fast R-CNN更快，因为其可以共享特征提取网络，而且RPN网络可以共享卷积层。

总的来说，Faster R-CNN相比Fast R-CNN在检测精度和速度上都有所提升。