介绍一下Faster R-CNN里使用RPN的优点

End-to-End训练：使用RPN可以实现端到端的训练，不需要对图像进行预处理或手动生成候选区域，可以直接从原始图像中学习候选区域。

高效：相比以往的方法，使用RPN可以大大减少计算量，提高检测速度，同时还能保持高准确率。

提高定位精度：使用RPN可以提高目标检测的定位精度，因为它直接生成与目标紧密相关的候选区域。

泛化性强：使用RPN可以在不同的数据集和任务之间进行迁移学习，因为它可以学习通用的候选区域生成方法。