Faster-RCNN

Faster R-CNN是一种用于目标检测的深度学习模型，它是R-CNN的改进版本。与R-CNN相比，Faster R-CNN在速度和准确性方面都有了显著的提升。Faster R-CNN采用了区域提取网络（RPN）来生成候选框，然后使用分类器和回归器对每个候选框进行分类和位置修正。这种方法大大提高了检测速度，因为只需要对少量的候选框进行处理，而不是像R-CNN那样对整个图像进行处理。此外，Faster R-CNN还引入了一个新的损失函数，该函数同时考虑了分类和定位的损失，使得模型的训练更加稳定。总的来说，Faster R-CNN是一种高效且准确的目标检测方法，广泛应用于各种实际场景中。