Faster R-CNN 和 Faster R-CNN+RPN（Region Proposal Network）的主要區(qū)別在于它們在目標(biāo)檢測任務(wù)中對區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)的使用。

Faster R-CNN 是一種基于區(qū)域建議的網(wǎng)絡(luò)，它使用一個區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)來生成候選區(qū)域，然后使用 CNN 來預(yù)測這些區(qū)域的邊界框。這種方法的優(yōu)點是能夠處理大尺度的目標(biāo)檢測任務(wù)，但缺點是需要手動設(shè)計區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)，且訓(xùn)練過程較為復(fù)雜。

Faster R-CNN+RPN 是在 Faster R-CNN 的基礎(chǔ)上增加了區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN），使得模型可以自動生成候選區(qū)域。當(dāng)輸入圖像中的某個區(qū)域滿足一定條件時，RPN 會生成一個候選區(qū)域，然后使用 CNN 來預(yù)測這個候選區(qū)域的邊界框。這種方法的優(yōu)點是可以自動生成候選區(qū)域，且訓(xùn)練過程相對簡單，但缺點是可能會引入一些噪聲，導(dǎo)致檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性降低。