解密 Faster R-CNN：高效目标检测的两阶段框架
前言
目标检测，作为计算机视觉领域的“老大哥”，在自动驾驶、安防监控、图像搜索等各个场景中大展拳脚。它是现代技术中不可或缺的一部分，就像是人眼的“放大镜”，帮助我们准确识别并定位图像中的物体。而在众多目标检测算法中，Faster R-CNN无疑是那颗最闪亮的明星。它不仅在准确性上堪称完美，而且在速度上也找到了令人惊讶的平衡。这种“两全其美”的设计，不禁让人感叹：“有它，图像检测不再是难事！”
但别以为Faster R-CNN就这么简单！它的背后藏着一套复杂的框架结构，就像一部高效的机器，在两阶段的工作流程中巧妙地解决目标检测中的各种难题。从候选区域的生成，到最后的分类和回归，每个环节都经过精心设计，目标就是实现最精准、最快速的物体检测。今天，我们就带着轻松幽默的心态，深入剖析Faster R-CNN背后的魔法，让你不仅理解它是如何工作，还能明白为什么它能在复杂的图像中大显身手。
Faster R-CNN架构
第一阶段：区域提议网络 (RPN)