基于区域的全卷积网络(R-FCN)的区域生成网络(RPN)沿用了更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的RPN。针对RPN先验框的大小与数量均需人为固定,生成的建议区域过多等问题,将聚类思想应用到RPN中,改进先验框的生成方式,提出了基于聚类式区域生成的全卷积目标检测网络。通过对训练样本的真实框进行K-Means聚类得到先验框的最适大小和最佳数量,取代原本人为固定选取先验框的方式。此外,为增强模型的泛化能力,在改进后的R-FCN上使用ResNet基础网络,采用困难样本挖掘方法进行训练。实验结果表明,相较于R-FCN等方法,该聚类区域全卷积目标检测网络得到的检测结果在精度和速度上都得到了明显的提升。