RCNN
RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）、Fast R-CNN和Faster R-CNN是三种目标检测算法，它们都是基于深度学习的方法，实现了在图像中检测出目标的功能。
RCNN是2014年提出的，首次提出了使用深度学习方法进行目标检测的思想。它是基于区域建议的方法，首先使用选择性搜索（Selective Search）算法在图像中提取候选区域，然后对每个候选区域进行分类。RCNN的缺点是速度慢，因为需要对每个候选区域独立地进行前向计算，计算量大。
Fast R-CNN
Fast R-CNN是2015年提出的改进版，它引入了ROI池化层（Region of Interest Pooling），可以在整个图像上只进行一次前向传播，加快了检测速度。Fast R-CNN采用的是end-to-end的训练方式，整个网络可以一次性地进行训练，使得训练更加简单。
Faster R-CNN
Faster R-CNN是2016年提出的改进版，它引入了RPN（Region Proposal Network），将候选区域的生成和目标检测的网络结合在一起，实现了端到端的训练。RPN是基于卷积神经网络的方法，可以同时生成候选区域和对候选区域进行分类。在Faster R-CNN中，RPN生成的候选区域被送入ROI池化层，然后进行分类和回归。Faster R-CNN相对于Fast R-CNN进一步提高了检测速度，并且在准确率上也有所提高。
Faster R-CNN是一种目标检测算法，是RCNN系列算法中的一种，由微软亚洲研究院的Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick,和Jian Sun于2015年提出。
相比于前面的RCNN、Fast RCNN等算法，Faster R-CNN提出了一种称为Region Proposal Network (RPN)的新颖的区域提取方法。RPN采用了一个小型卷积神经网络来直接预测图像中可能包含目标的矩形框的位置和大小，与传统方法相比，大大减少了计算量和内存需求。
Faster R-CNN的工作流程可以简述为以下几个步骤：
- 在图像中采用Selective Search、EdgeBoxes等方法生成一些候选的区域。
- 对每个候选区域提取特征，得到区域的特征表示。
- 在RPN网络中，对每个候选区域计算它是否包含目标，以及目标的位置和大小。
- 利用区域的特征表示和RPN预测的位置信息，在每个候选区域上提取固定大小的特征图，并传入分类器进行目标分类。
Faster R-CNN的主要贡献在于引入了RPN网络，有效地提高了检测的速度和准确率，并且将目标检测问题拆分为候选区域的生成和目标分类两个子任务，更加清晰明了。
