卷积神经网络（CNNs）在目标检测与识别领域扮演着至关重要的角色，尤其是在近年来的深度学习技术推动下，它们已经成为解决这些问题的核心工具。本文主要介绍了一种创新的基于区域建议网络（Region Proposal Network，RPN）和卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，旨在提高检测速度和识别准确性。
传统的目标检测方法依赖于手动设计的特征，这限制了其性能，因为这些特征可能无法很好地适应各种复杂的场景变化。Fast R-CNN作为近实时检测的代表，虽然提高了速度，但其区域建议框的生成过程并未考虑时间效率。为了解决这个问题，文章提出了一个新算法，该算法摒弃了selective search等传统候选区域生成方法，转而使用RPN来高效地提出候选边界框。RPN是一种能够同时预测对象边界框和对应对象的概率的网络，它通过共享卷积层的参数来减少计算量，提升了整体的运算效率。
接下来，该算法采用Fast R-CNN网络进一步处理候选区域，Fast R-CNN在预训练的CNN基础上进行微调，提取图像的高级特征，这有助于提高目标检测的准确性。Fast R-CNN的一个关键改进在于它可以直接在候选区域上进行分类和边界框回归，减少了前处理步骤。
文章引入了LocNet网络来精炼边界框的定位。LocNet网络接收RPN产生的候选区域，通过深度学习模型预测出更精确的边界框位置，从而优化整个检测过程的定位精度。
实验部分，研究人员使用VOC2007数据集对提出的算法进行了训练和测试，并与其他CNN架构进行了对比。结果显示，结合RPN和LocNet的Fast R-CNN不仅显著提升了目标检测的速度，还提高了识别准确性，证明了这种方法的有效性。
本文的贡献在于提出了一种高效的目标检测与识别框架，它整合了RPN的快速区域提议和LocNet的精准边界框回归，以提升基于CNN的检测系统的整体性能。这一工作对于理解目标检测的最新进展，特别是在实时系统和复杂环境中的应用，具有重要的参考价值。
