23、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. ROI池化与Faster R-CNN

ROI（Region of Interest）池化能够将任意感兴趣区域转换为指定大小的特征向量，而不受该区域高度和宽度的影响。例如，若有一个8×16的特征图区域，要将其缩减为4×4，可把8×16的区域划分为4×4的网格，每个网格单元大小为2×4，接着取每个单元中八个值的最大值，将这些最大值填入4×4的网格，这就是ROI池化，简单、快速且有效，适用于任何大小和宽高比的区域。

2016年，一篇名为“Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”的论文通过用区域提议网络（RPN）取代选择性搜索，进一步提升了性能。RPN是一个浅层卷积神经网络（CNN），与主CNN共享层。为生成区域提议，它会在最后共享层生成的特征图上滑动一个窗口，在窗口的每个停留点，RPN会评估n个候选区域（称为锚点或锚框），并根据与真实框的交并比（IoU）分数为每个区域计算目标性得分。目标性得分和锚框会输入到全连接层进行分类（锚框中是否包含对象，若包含，是什么类型）和回归。这些层的输出最终确定投影到主CNN生成的特征图上的感兴趣区域，并将其转发到ROI池化层。

Faster R-CNN的速度比Fast R-CNN快10倍，能近乎实时地进行目标检测。由于RPN识别候选区域的能力更强，它通常也比Fast R-CNN更准确。选择性搜索是静态的，而RPN会随着网络训练变得更智能。此外，RPN与主CNN并行执行，这意味着区域提议对性能的影响很小。

2. Mask R-CNN