Faster R-CNN 基础层解析：从卷积到目标检测

Faster R-CNN 是一种基于深度学习的目标检测算法，其基础层主要包括以下几个部分：

1. 卷积层：用于提取输入图像的特征，通常采用卷积神经网络 (CNN) 中的卷积层，如 VGG、ResNet 等。

2. 区域建议网络 (RPN)：用于生成候选目标区域，RPN 是一种特殊的卷积神经网络，其输出是一组候选目标框及其对应的置信度得分。

3. 区域池化层：用于将不同大小的候选目标区域缩放为固定大小的特征图，以便后续处理。

4. 全连接层：用于将池化后的特征图转换为分类和回归预测结果。

其中，RPN 是 Faster R-CNN 的关键部分，它不仅可以生成候选目标区域，还可以通过共享卷积层的方式提高算法的效率。通过 RPN 生成的候选目标区域可以被用于分类和回归任务，从而实现目标检测的功能。