faster rcnn网络结构

Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，其网络结构主要分为两个部分：区域提议网络（Region Proposal Network）和目标分类网络（Object Classification Network）。

1. 区域提议网络

区域提议网络是用来生成候选框的，它是一种基于卷积神经网络的算法，用来从原始图像中提取可能包含目标的区域。

具体来说，区域提议网络采用了在卷积神经网络中常用的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）结构，即将原始图像通过多次卷积和池化操作得到多个不同层次的特征图。在这些特征图上，区域提议网络使用一个滑动窗口来生成候选框，并使用一个分类器来评估每个候选框是否包含目标。

2. 目标分类网络

目标分类网络是用来对候选框进行分类的，它采用了一种基于深度学习的方法，即使用卷积神经网络来提取候选框中的特征，并将这些特征输入到一个分类器中进行分类。

具体来说，目标分类网络首先将每个候选框通过卷积和池化操作得到一个固定大小的特征向量，然后将这些特征向量输入到一个全连接神经网络中进行分类。为了提高分类的准确性，目标分类网络还采用了一种多任务学习的方法，即同时对候选框进行目标分类和边界框回归。

总的来说，Faster R-CNN通过联合训练区域提议网络和目标分类网络，实现了在单个神经网络中完成目标检测的任务，具有较高的准确率和较快的检测速度。