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R-CNN算法优化策略
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1，两阶段检测的进阶模型
首先进行数据处理，然后输入backbone得到特征图，然后进入RPN中提取候选区域roi，然后再ROI Align提取特争，然后送入BBox Head进行进一步的回归和分类。
主要介绍方面
第一步主要解决多尺度问题，预测物体大小
第二部算是fastRNN的局部表示图主要用最后一层对下一步进行输入。
第三步卷积神经网络存在下采样，在不同深度存在不同特征，
第四步fpn将不同层的特征相互融合，将特征展现得更加全面。
骨干网络和fpn相对独立，然后我们以resnet的骨干网络为例，蓝色部分resnet网络结构输出层从浅至深命名为c2–c5然后每层经过一个1*1的卷积然后在进行上采样，然后和上一层的卷积相加，然后每一层的特征相互融合。
第一个变化就是anchor，在fastRCNN是在一张特征图里产生的，但是现在fpn会生成多张特征图，并且尺寸还不一样，这时我们可以将面积不同的anchor分配到不同的类别中。
多个特征图用多个head来去预测不同尺度上的预选框。
大的ROI放进深的层次去学习，小的ROI放进浅的ROI学习
总结：
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