Faster-RCNN的结构

Faster-RCNN是一种经典的目标检测算法，其结构主要包括以下几个部分：

1. 特征提取网络：使用卷积神经网络（CNN）来提取输入图像的特征，通常使用预训练的网络如VGG、ResNet等。

2. 区域提取网络：利用Region Proposal Network（RPN）来生成候选区域，即可能包含目标的区域。

3. ROI Pooling层：将RPN生成的候选区域映射到特征图上，并将其裁剪成固定大小的特征图块。

4. 目标分类网络：对于每个候选区域，将其输入到全连接层中进行目标分类。

5. 目标框回归网络：对于每个候选区域，将其输入到全连接层中进行目标框的回归，即调整候选框的位置和大小。

Faster-RCNN的主要思想是利用RPN来生成候选区域，而不是使用传统的滑动窗口方法。这样可以大大减少计算量，并且使得检测速度更快。同时，Faster-RCNN采用了端到端的训练方法，可以直接从原始图像中学习目标检测模型，而无需手工设计特征。