深度学习目标检测模型发展过程：R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN R-FCN

一 R-CNN 模型

如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。

R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作步骤如下：

1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。
2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。
3.将每个 CNN 的输出都输入进：
a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。
b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。

下图具体描绘了上述 3 个步骤，结构示意图：

换句话说，首先，我们给出一些建议区域，然后，从中提取出特征，之后，再根据这些特征来对这些区域进行分类。本质而言，我们将目标检测转化成了图像分类问题。R-CNN 模型虽然非常直观，但是速度很慢。

二 Fast R-CNN

直接承接 R-CNN 的是 Fast R-CNN。Fast R-CNN 在很多方面与 R-CNN 类似，但是，凭借两项主要的增强手段，其检测速度较 R-CNN 有所提高：

在推荐区域之前，先对图像执行特征提取工作，通过这种办法，后面只用对整个图像使用一个 CNN（之前的 R-CNN 网络需要