RCNN学习笔记(2):Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

最新推荐文章于 2025-04-08 20:48:56 发布

Alanyannick

最新推荐文章于 2025-04-08 20:48:56 发布

阅读量3.7w

点赞数 61

分类专栏： Caffe DL RCNN Reference paper 深度学习RCNN系列详解

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51218250

版权

本文是关于2014年CVPR论文《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》的学习笔记，重点介绍了R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Features）算法。R-CNN改变了物体检测的思路，对后来的深度学习物体检测算法影响深远。文章探讨了物体检测与图片分类的区别，以及R-CNN的检测流程，包括Selective Search、有监督预训练、IOU、非极大值抑制等关键技术。此外，还涉及了Alexnet网络结构、特征提取和SVM训练过程中的细节与策略选择。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

reference link: http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50187029

一、相关理论

本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Features），是物体检测领域曾经获得state-of-art精度的经典文献。

这篇paper的思想，改变了物体检测的总思路，现在好多文献关于深度学习的物体检测的算法，基本上都是继承了这个思想，比如：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，所以学习经典算法，有助于我们以后搞物体检测的其它paper。

之前刚开始接触物体检测算法的时候，老是分不清deep learning中，物体检测和图片分类算法上的区别，弄得我头好晕，终于在这篇paper上，看到了解释。物体检测和图片分类的区别：

图片分类不需要定位，而物体检测需要定位出物体的位置，也就是相当于把物体的bbox检测出来，还有一点物体检测是要把所有图片中的物体都识别定位出来。

(笔记后感by ym：
个人理解testing整个流程即：

1.先将region通过ss检测出来(2k+)，然后根据cnn提取的region特征丢入svm进行分类(compute score)，得到的就是一个region-bbox以及对应的类别

2.再利用(IoU->nms)得到具体的框，目的防止泛滥，为了精确bbox.

3.再根据pool5 feature做了个bbox regression来decrease location error.

4.其中training的trick则为hnm＋finetuning)

拓展知识: Selective Search

因为研究RCNN的需要，在这里看一下Selective Search的操作流程

reference link：http://koen.me/research/pub/uijlings-ijcv2013-draft.pdf

SS遵循如下的原则：

图片中目标的尺寸不一，边缘清晰程度也不一样，选择性搜索应该能够将所有的情况都考虑进去，如下图，最好的办法就是使用分层算法来实现
区域合并的算法应该多元化。初始的小的图像区域（Graph-Based Image Segmentation得到）可能是根据颜色、纹理、部分封闭等原因得到的，一个单一的策略很难能适应所有的情况将小区域合并在一起，因此需要有一个多元化的策略集，能够在不同场合都有效。
能够快速计算。

二、基础知识

1、有监督预训练与无监督预训练

(1)无监督预训练(Unsupervised pre-training)

无监督预训练这个名词我们比较熟悉，栈式自编码、DBM采用的都是采用无监督预训练。因为预训练阶段的样本不需要人工标注数据，所以就叫做无监督预训练。

(2)有监督预训练(Supervised pre-training)

所谓的有监督预训练，我们也可以把它称之为迁移学习。比如你已经有一大堆标注好的人脸年龄分类的图片数据，训练了一个CNN，用于人脸的年龄识别。

然后当你遇到新的项目任务是：