**一、环境准备**
首先，在开始之前，请确认您的系统已安装了兼容版本的MATLAB（推荐使用R2016b或更高版），并且支持Deep Learning Toolbox以及Computer Vision System Toolbox这两个扩展工具箱。同时，由于Faster R-CNN模型基于Caffe框架构建，因此需要预先搭建好包含CUDA和cuDNN库在内的Caffe开发环境并在MATLAB中成功设置其路径。
**二、获取与导入预训练模型**
从GitHub或其他可信源下载适用于Faster R-CNN的预训练模型文件如VGG-Net或者ResNet等，并将其解压至适当目录下。然后通过`caffemodelToMatConverter`函数将Caffee模型转换为MATLAB可读格式保存。
matlab
converter = caffe.CaffeModelImporter('path_to_your_caffe_model.prototxt', 'path_to_your_bvlc.caffemodel');
converter.convert();
**三、加载模型与数据集**
接下来，在MATLAB脚本中载入已经转好的.mat模型权重，创建一个frcnnObjectDetector对象：
matlab
detector = frcnnObjectDetector(modelFilename);
对于图像检测任务，则需准备好待处理的数据集并将图片批量送入到 detector 对象中执行预测：
matlab
imds = imageDatastore(imageFolder); % 创建ImageDataStore存储所有测试图像
bboxLabels = detect(detector, imds);
**四、定制化参数与优化调整**
若要对原始Faster R-CNN算法做一些个性化的修改，比如更改anchor box尺寸或是改变网络结构超参数，这通常涉及到编辑prototxt配置文件并通过重新导出model来实现更新。
此外，为了提升检测性能，可以尝试调优后端引擎选项 (`'UseGPU'`, `'DeviceID'`) 或者是增大输入批次大小(`BatchSize` in prototxt)，但请注意硬件资源限制尤其是显存容量的影响。
**五、注意事项**
1. **依赖项检查**: 确保所有的软件包都正确且完整安装，特别是 CUDA 和 cuDNN 版本应匹配 GPU 设备要求。
2. **内存管理**: 使用大型CNN时要注意防止OOM(Out Of Memory)错误发生，合理分配计算资源并对大图分块处理是一种常见的解决方案。
3. **精度问题**: 请留意不同阶段可能出现数值不精确的问题，尤其是在跨平台转化caffe模型的时候可能产生浮点数误差，尽管一般情况下不会显著影响最终结果，但在某些场景仍需要注意微调修正。
4. **调试技巧**: 初次部署过程中可能会遇到各类报错，善于运用MATLAB自带的日志记录功能以及断点调试手段有助于快速定位问题所在。
总结来说，借助于强大的MATLAB工具箱及其集成的支持，即使是在复杂的Windows环境下也能相对便捷高效地完成Faster R-CNN目标检测系统的配置与应用实践。只需细致遵循上述步骤并与之对应的注意要点相结合，相信广大开发者定能顺利完成相关项目的实施落地工作。
