Faster R-CNN
是一种用于对象检测的深度神经网络架构。它是一个多任务学习的网络，在单个神经网络中同时学习目标检测和特征提取。
Faster R-CNN的网络架构包括三个部分：
１．特征提取器
特征提取器用于从输入图像中提取特征，可以是预先训练的卷积神经网络（如VGG，ResNet等）或自定义的神经网络。
２．Region Proposal Network（RPN）
RPN是一种生成提议的网络，它接收特征图并在其中生成对象的矩形提议。
３．分类器。
分类器利用这些提议的特征来预测对象的类别。
Faster R-CNN的网络架构由两个主要部分组成：一个卷积神经网络（Cnn）作为特征提取器，一个区域提议网络（Rpn）用于生成候选目标区域。它使用了一个共享卷积层来提取图像特征，并使用一个简单的滑动窗口来搜索区域。
神经网络就少不了训练：
训练Faster R-CNN的流程是：首先，使用训练图像的特征提取器来生成特征图。
然后，使用RPN从特征图生成对象提议。
接下来，分类器预测对象的类别。对于每个预测，使用监督学习算法（例如交叉熵损失）来评估模型的性能，并通过反向传播算法来更新模型参数。在模型训练完成后，可以在测试图像中使用该模型进行对象检测。
测试：
测试流程与训练流程类似，只是删除了训练部分。Faster R-CNN可以很好地处理多目标、多类别的目标检测任务，并且在处理高分辨率图像时具有较高的效率。
