目标检测2——R-CNN（将CNN网络应用在目标检测领域的开山之作）

二阶段目标检测系列文章
目标检测1——二阶段目标检测概述
目标检测2——R-CNN（将CNN网络应用在目标检测领域的开山之作）
目标检测3——SPPNet（空间金字塔池化可以接收任何尺度的图像）
目标检测4——Fast R-CNN（ROI Pooling、SVD、Multi-task Loss等新特性实现端到端的训练并显著提升训练和推理的速度）
目标检测5——Faster R-CNN（RPN网络代替Selective Search来获取候选框）

一、基本介绍

• CVPR2014：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
• R-CNN 的全称为 Regions with Convolutional Neural Network Features
• R-CNN 是一种基于 Region Proposal 的 CNN 网络结构
• R-CNN 是将深度学习应用到目标检测领域的经典之作，并凭借卷积神经网络出色的特征提取能力，大幅度提高了目标检测的效果
• 尽管R-CNN显著地提高了目标检测的效果，但仍存在以下问题：
  • 重复计算
  • 训练测试分为多步
  • 训练的空间和时间代价很高
  • 检测速度较慢 10s/image (GPU)、50s/image (CPU)
  • 无法输入任意尺寸大小图片

二、R-CNN的基本步骤

基本步骤

1. Region Proposal：提取候选框/ROI（~2k/image，Selective Search）
2. ROI 预处理：先将候选框膨胀16像素（dilate），再将候选框缩放至227×227固定大小
3. 特征提取：通过 CNN 网络提取每个候选区域的图像特征（AlexNet，4096维）
4. 分类与回归：
   • 分类：使用 N 个 SVM 分类器（二分类，FC7，N-类别数量）
   • 回归：Bounding Box Regression 进行候选框的微调（Conv5）

Bounding Box Regression

• 黄色框口 P 表示建议框 Region Proposal
  P = ( P x , P y , P w , P h ) P=(P_x, P_y, P_w, P_h) P=(P