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在该论文中，我们展示了一种算法更改-使用深度卷积神经网络来计算proposals，与检测网络的计算做对比，该proposal计算就接近与0了。最后，介绍了创新的区域推荐网络（RPNs），与最先进的检测网络[1]SPPnet、[2]FastRCNN共享卷积层。
如对FasterRCNN论文和原代码有意见，建议向原作者询问，谢谢。创作不易，不想被白，求点赞、关注、收藏三连。评论区留言提问太多，无力逐个回答，所以将提问机会留给关注我的朋友，敬请谅解！
YOLOv5在深度学习社区炒得沸沸扬扬。最近有篇博文是如此介绍YOLOv5的：它是最先进的目标检测项目，FPS高达140。这一言论，立即在HackerNews、Reddit甚至GitHub上引起了轩然大波，但这场广泛的讨论并非因为它的推理速度。在这场讨论中，有两个突出...
fasterrcnn网络是接触到的第一类目标检测网络，之前的RCNN-fastrcnn到现在的fasterrcnn。网络上关于论文和网络本身的代码实现有非常多的介绍。我接触目标检测时间不长，后面将会在较长的时间里一直做目标检测推理优化的事情，所以学习一下几个典型的网络。
在该论文中，我们展示了一种算法更改-使用深度卷积神经网络来计算proposals，与检测网络的计算做对比，该proposal计算就接近与0了。最后，介绍了创新的区域推荐网络（RPNs），与最先进的检测网络[1]SPPnet、[2]FastRCNN共享卷积层。
如对FasterRCNN论文和原代码有意见，建议向原作者询问，谢谢。创作不易，不想被白，求点赞、关注、收藏三连。评论区留言提问太多，无力逐个回答，所以将提问机会留给关注我的朋友，敬请谅解！
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