Faster R-CNN的速度取决于所使用的网络结构和硬件条件。以下是根据参考文章提供的信息，对Faster R-CNN速度的一个概述：
- 网络结构：Faster R-CNN使用VGG-16网络结构时，在GPU上的检测速度可以达到5fps（帧每秒），这包括了候选区域的生成。然而，当使用更复杂的网络结构时，如ResNet结合特征金字塔网络（FPN），虽然可以获得更高的目标检测精度，但速度可能会降低。
- 硬件条件：Faster R-CNN的速度也会受到所使用的硬件条件的影响。更强大的GPU和其他计算资源可以加速处理过程，从而提高检测速度。
- 改进：相较于Fast R-CNN，Faster R-CNN在速度上有了显著提升。Fast R-CNN存在速度慢且独立的区域建议生成环节，而Faster R-CNN通过引入区域建议网络（RPN）将区域建议生成和目标检测统一到一个网络中，从而提高了速度。在速度方面，Faster R-CNN实现每幅图像目标检测时间约为0.2秒，这包括了目标检测的全部步骤。
综上所述，Faster R-CNN的速度因网络结构和硬件条件而异。使用VGG-16网络结构时，在GPU上的检测速度可以达到5fps。然而，通过优化网络结构和利用更强大的硬件条件，可以进一步提高Faster R-CNN的速度。同时，Faster R-CNN相较于Fast R-CNN在速度上有了显著提升，通过引入RPN将区域建议生成和目标检测统一到一个网络中，从而提高了整体的处理速度。
Faster R-CNN在目标检测领域具有显著的优势，这些优势主要体现在以下几个方面：
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高性能：
- Faster R-CNN通过两阶网络与RPN（Region Proposal Network）结合，实现了精度较高的物体检测性能。在多个数据集及物体任务上效果都很好，对于个人的数据集，往往Fine-tune（微调）后就能达到较好的效果。
- 相较于Fast R-CNN，Faster R-CNN引入了RPN，将候选区域的提取和Fast R-CNN中的目标检测网络融合到一起，可以在同一个网络中实现目标检测，从而大大提高了检测速度。根据参考文章提供的信息，Faster R-CNN在GPU上的检测速度可以达到5fps（帧每秒），包括候选区域的生成，同时保持了较高的检测精度。
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通用性与鲁棒性：
- Faster R-CNN具有广泛的通用性，能够在不同的数据集和物体任务上展现出较好的性能。
- 通过对不同任务的微调，Faster R-CNN可以适应各种复杂场景，具有较强的鲁棒性。
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可优化点多：
- Faster R-CNN的整个算法框架中可以进行优化的点很多，提供了广阔的算法优化空间。例如，可以通过优化卷积提取网络、改进NMS（非极大值抑制）、RoI Pooling（感兴趣区域池化）等方式来进一步提高检测性能和速度。
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代码全面：
- 各大深度学习框架都有较好的Faster R-CNN源码实现，使用方便，方便开发者进行二次开发和优化。
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两阶网络优势：
- Faster R-CNN采用两阶网络结构，相比起其他一阶网络，两阶网络更为精准，尤其是针对高精度、多尺度以及小物体问题上，两阶网络优势更为明显。
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引入RPN：
- RPN是Faster R-CNN的核心组成部分，负责生成高质量的候选框。RPN通过在特征图上滑动一个小窗口，为每个位置预测多个不同尺度和长宽比的候选框，并计算每个候选框的物体得分。这种方式大大减少了候选框计算的时间开销，提高了检测速度。
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端到端训练：
- Faster R-CNN实现了端到端的训练，将候选区域的生成和目标检测统一到一个网络中，使得整个模型的训练更加高效和准确。
综上所述，Faster R-CNN通过其高性能、通用性与鲁棒性、可优化点多、代码全面、两阶网络优势、引入RPN以及端到端训练等特点，在目标检测领域展现出显著的优势。