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要点：

• R-CNN可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。

一 R-CNN算法

R-CNN可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次 在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，曾在2010年带领团队获得终身成就奖。

RCNN算法流程可分为4个步骤：

• 一张图像生成1K~2K个候选区域(使用Selective Search方法)
• 对每个候选区域，使用深度网络提取特征
• 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
• 使用回归器精细修正候选框位置

1.1 候选区域的生成

利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域，然后使用一些合并策略将这些区域合并，得到一个层次化的区域结构，而这些结构就包含着可能需要的物体。

Selective Search算法是一种基于目标检测的图像分割算法，它能够将图像分成多个区域，每个区域都具有相似的纹理、颜色和其他特征。这个算法可以用于物体识别和检测等计算机视觉任务中。

Selective Search算法的核心思想是通过不断合并相似的小块来生成更大的区域。具体来说，它首先将图像分成许多小块，然后计算这些小块之间的相似度，并将相似度高的小块合并成一个更大的超像素。这个过程会重复多次，直到整张图像都被分成若干个超像素。

在Selective Search算法中，相似度的计算可以使用多种方法，例如颜色直方图、边缘密度、纹理等。此外，为了提高算法的效率，Selective Search还可以使用快速的图像分割技术，如Felzenszwalb和Huttenlocher算法。

最终，Selective Search算法会生成一个超像素图像，其中每个超像素都代表了一个具有相似特征的图像区域。这个超像素图像可以作为物体检测和识别等计算机视觉算法的输入，从而提高其精度和效率。

1.2 对每个候选区域，使用深度网络提取特征

将2000候选区域缩放到227x227pixel，接着将候选区域输入事先训练好的AlexNet CNN网络获取4096维的特征得到2000×4096维矩阵。

1.3 特征送入每一类的SVM分类器，判定类别

将2000×4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘， 获得2000×20维矩阵表示每个建议框是某个目标类别的得分。分别 对上述2000×20维矩阵中每一列即每一类进行非极大值抑制剔除重 叠建议框，得到该列即该类中得分最高的一些建议框。

将2000×4096的特征矩阵与20个SVM组成的权值矩阵4096×20  相乘，获得2000×20的概率矩阵，每一行代表一个建议框归于每个 目标类别的概率。分别对上述2000×20维矩阵中每一列即每一类进行非极大值抑制剔除重叠建议框，得到该列即该类中得分最高的一些建议框。

IoU(Intersection over Union)  表示(A∩B)/(A∪B)

1.4 使用回归器精细修正候选框位置

 R-CNN框架

1.5 R-CNN存在的问题

1. 测试速度慢 ：测试一张图片约 53s(CPU) 。用 Selective Search 算 法 提取候选框用时约 2 秒，一张图像内 候选框之间存在 大 量重叠 ，提取特征操作冗余 。
2. 训练速度慢 ：过程及其繁 琐
3. 训练所需空间大 ：对于 SVM 和 bbox 回归训练，需要从每个图像中的每个目标候选 框 提取特征，并写入磁盘。对于非常深的网络，如 VGG16 ，从 VOC07 训练集上的 5k 图像上提取的特征需要数百 GB 的存储空间 。