摘要
目标检测作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
其中，FasterR-CNN算法以其高效、准确的特点，成为了目标检测领域的主流算法之一。
FasterR-CNN算法通过引入区域建议网络(RPN)，实现了目标检测的端到端训练，极大地提高了目标检测的速度和精度。
本文首先介绍了目标检测的基本概念和FasterR-CNN算法的基本原理，然后对FasterR-CNN算法的研究现状进行了综述，分析了FasterR-CNN算法在各个领域的应用，并对FasterR-CNN算法的未来发展趋势进行了展望。
关键词：目标检测；FasterR-CNN算法；深度学习；计算机视觉；区域建议网络
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是识别图像或视频中存在的目标实例，并确定它们的位置和类别。
目标检测在自动驾驶、机器人视觉、智能监控等领域有着广泛的应用。
传统的目标检测方法通常采用滑动窗口的方式，对图像进行遍历搜索，提取候选区域，然后使用分类器对候选区域进行分类。
然而，传统的目标检测方法存在着计算量大、效率低、精度低等缺点。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测方法取得了突破性的进展。
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