يُعدّ هذا البحث معمولًا ببنية معمارية تُعرف بـ"شبكة الاقتراح الإقليمي المتسلسلة" (Cascade Region Proposal Network - Cascade RPN)، بهدف تحسين جودة الاقتراحات الإقليمية وأداء الكشف من خلال معالجة منهجية للقيود الموجودة في الشبكة الاقتراحية التقليدية (RPN)، والتي تُعرّف المراجع (anchors) بشكل تجريبي وتُحاكي السمات مع هذه المراجع. أولاً، بدلًا من استخدام عدة مراجع بمقاييس ونسب تضاريس محددة مسبقًا، تعتمد شبكة Cascade RPN على مرجع واحد فقط لكل موقع، وتنفذ عملية تحسين متعددة المراحل. حيث تصبح كل مرحلة أكثر صرامة تدريجيًا في تحديد العينات الإيجابية، بدءًا من مقياس خالٍ من المراجع، ثم الانتقال إلى مقاييس تعتمد على المراجع في المراحل اللاحقة. ثانيًا، لتحقيق التوافق بين السمات والمراجع عبر جميع المراحل، تم اقتراح تقنية "الانعكاس التكيفي" (adaptive convolution)، التي تأخذ المراجع إلى جانب السمات البصرية كمدخلات، وتعلّم السمات المستخرجة وفقًا لتوجيهات المراجع. وتم تحقيق تحسن في أداء الشبكة بنسبة 13.4 نقطة في مقياس AR مقارنة بالـ RPN التقليدي، ما يفوق جميع الطرق الحالية لاقتراح المناطق. كما أظهرت الشبكة تحسينًا في دقة الكشف (mAP) بنسبة 3.1 نقطة عند استخدامها مع Fast R-CNN، وبنسبة 3.5 نقطة عند استخدامها مع Faster R-CNN. وتم إتاحة الكود مفتوح المصدر عبر الرابط التالي: \url{https://github.com/thangvubk/Cascade-RPN.git}.