RCNN总结



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RCNN（Regions with CNN features）是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。

        算法可以分为四步：

        1）候选区域选择

        Region Proposal是一类传统的区域提取方法，可以看作不同宽高的滑动窗口，通过窗口滑动获得潜在的目标图像，关于Proposal大家可以看下SelectiveSearch，一般Candidate选项为2k个即可，这里不再详述；

        根据Proposal提取的目标图像进行归一化，作为CNN的标准输入。

        2）CNN特征提取

        标准CNN过程，根据输入进行卷积/池化等操作，得到固定维度的输出；

        3）分类与边界回归

        实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景目标进行精确的定位与合并，避免多个检出。

RCNN存在三个明显的问题：

1）多个候选区域对应的图像需要预先提取，占用较大的磁盘空间；

2）针对传统CNN需要固定尺寸的输入图像，crop/warp（归一化）产生物体截断或拉伸，会导致输入CNN的信息丢失；

3）每一个ProposalRegion都需要进入CNN网络计算，上千个Region存在大量的范围重叠，重复的特征提取带来巨大的计算浪费。