本發(fā)明提出了一種基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時目標(biāo)檢測方法，主要包括輸入圖像、目標(biāo)檢測系統(tǒng)、交替優(yōu)化學(xué)習(xí)共享、分類器分類檢測。將任意大小的圖像作為輸入，在輸入圖像的同時將多個感興趣區(qū)域(RoIs)輸入，區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)提出了檢測區(qū)域，R?CNN探測器利用提出的檢測區(qū)域，完全連接層共享所有空間位置，采用交替訓(xùn)練優(yōu)化來學(xué)習(xí)共享特征，通過分類器分類檢測。使用RPNs來生成區(qū)域建議，使用共享權(quán)值減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得區(qū)域建議這一步基本無花費(fèi)；其中區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)和區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)(R?CNN)共享卷積層之間的兩個網(wǎng)絡(luò)，使得成本大幅減少，檢測速度快，效率高。