24、目标检测算法：R-CNN、Mask R-CNN与YOLO的深入解析

目标检测算法：R-CNN、Mask R-CNN与YOLO的深入解析

1. R-CNN系列算法

1.1 R-CNN

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是将深度学习应用于目标检测任务的一种方法。它由三个阶段组成：
1. 区域提议 ：扫描图像，识别多达2000个代表感兴趣区域（可能包含对象）的边界框。通常使用选择性搜索（Selective Search）算法，该算法基于颜色、纹理、形状和大小的相似性来确定感兴趣区域。
2. 特征提取 ：使用深度卷积神经网络（CNN）从感兴趣区域中提取特征。
3. 分类 ：使用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类。输出是带有类别标签和置信度分数的边界框集合。

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是几乎所有现代目标检测系统的关键元素，用于过滤输出并为每个对象选择最佳边界框。NMS根据边界框之间的重叠程度（交并比，IoU）将边界框分组，如果IoU大于预定阈值（通常为0.5），则将这些边界框分配到同一组，否则分配到不同组。

1.2 Fast R-CNN

R-CNN存在实时性差的问题，因为CNN需要单独处理2000个左右的感兴趣区域，且这些区域往往重叠，导致CNN多次处理相同的像素。2015年提出的Fast R-CNN改进了这一架构：
- 整个图像仅通过CNN一次，然后使用选择性搜索或类似算法识别感兴趣区域，并将这些区域投影到CNN生成的特征图上。
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