R-CNN 系列算法是目标检测 two-stage 类的代表算法，本文将从 问题背景，创新点，框架模块，训练流程，检测流程五个方面比较，了解它们的的发展历程，以及发展原因。
一、任务描述
目标检测是为了解决图像里的物体是什么，在哪里的问题。输入一幅图像，输出的是图像里每个物体的类别和位置，其中位置用一个包含物体的框表示。
需要注意，我们的目标，同时也是论文中常说的感兴趣的物体，指我们关心的类别（行人检测只检测人，交通检测只关心交通工具等），或者数据集包含的类别，并不是图像里所有的物体都是目标，比如建筑，草坪也是物体，但他们常常是背景。
从计算机视觉的角度看，目标检测是分类+定位，从机器学习的角度看，目标检测是分类+回归。
二、设计思路
今天介绍的 R-CNN 系列算法，都基于深度学习，它们把目标检测大致分为四部分完成：
- 先从整幅图里选取最可能有物体的一些候选区域，这些区域一般用长方形框表示，这一步能缩小寻找范围
- 既然用到深度学习，那就需要学习图像的深层特征，这里我们只关心上一步选出区域的图像特征，提取的特征可用于分类回归任务
- 分类就是常规的分类方法，不过这里是多分类
- 第一步给的候选框经过筛选后，不一定精准，还需要根据 ground truth 作调整
- 分类和定位任务可以同时训练，也可以依次训练
三、名词解释
- Selective Search：一种产生候选区的方法，没有用到深度学习，需要在 CPU 上训练，比较耗时，简称 SS。
- Region proposal：直译为成区域建议（有些别扭），就是生成候选区的过程，类似于比赛前的海选，其中的 region 是矩形区。方法有 Selective Search，论文中产生 2000 个候选区，下面简称这部分产生的区域为候选区。
- Bounding box：直译为边界框，就是最后输出定位的那个矩形框。严格来说，分为人工标注的 ground truth 和 predicted 两种类型。有时候简称为 BB。
- Region of interest（ROI）：感兴趣的区域，有时候论文把 region proposal 产生的区域叫 ROI。
- Non maximum suppression（NMS）：非极大值抑制，简称为 NMS 算法，其思想是搜素局部最大值，抑制极大值，在目标检测的目的是输出最合适的边界框。
- Fully connected layer：全连接层，我下面简写为 FC 层。
- Feature map：卷积层的输出，可翻译为特征图。
四、比较说明
下面我将从问题背景，创新点，框架模块，训练流程，检测流程五个方面比较介绍他们的发展过程。我更侧重它们的宏观思路，而没有介绍具体细节，也没有涉及实验和代码。
五、发展历程
首先用一张图说明三个架构的区别。
可以看出，他们的发展是从训练分散到统一的过程，开始还需要借助外部的模块 SS，后来可以构造一个联合框架。
从训练的角度，开始的训练是多阶段的（multi-satge：生成候选区→提取特征→分类→定位），后来的训练中，提取特征+分类+定位一次性完成。
从是否需要 region proposal 的角度，它们都是需要的，是 region based 方法，统称为 two-stage 方法，而其他方法如 YOLO 不需要这个阶段，是 one-stage 方法。
1. R-CNN
问题背景——
传统视觉特征 SIFT 和 HOG 用于检测系统，性能提升缓慢
CNN 用于分类效果好，能否提升检测性能
创新点——
把 CNN 用于生成 region proposal，用 CNN 提取的特征代替 SIFT 和 HOG 这些传统特征；
采用大样本下有监督预训练+小样本微调的方式解决小样本难以训练甚至过拟合等问题。
框架模块——
生成候选区模块
提取特征的 CNN 模块
用于分类的 SVM 模块
修正边界框模块
训练流程——
有监督的预训练：在大型辅助数据集（ILSVRC2012 classification）上进行 CNN 预训练，得到一个分类器（CNN）
特定领域的微调：根据检测任务微调 CNN，把最后 1000 维的分类层替换成 N+1 维的分类层（N 是检测数据集的类别数，1 是背景）
SVM 分类器训练：由于SVM是二分类器，需要为每个类别训练单独的SVM。对于某一类，一片区域包含该类物体为正样本，不包含为负样本。如何判断是否为正？设定 IOU 阈值，低于阈值的为负样本
边界框回归训练：提高定位精度
检测流程——
输入一张多目标图像
采用 selective search 算法提取约 2000 个建议框，对区域 / 框变形
处理后的区域/框输入 CNN 提取特征
对区域进行分类，用非极大抑制提取分数最高（最可能的类）的框
对框进行回归修正，选择分数最高的框
2. Fast R-CNN
问题背景——
R-CNN 的训练是多阶段的（multi-stage）：预训练 CNN→针对检测微调→训练分类器→训练边界框回归器
R-CNN 的时间空间消耗大：为了训练 SVM 分类器和边界框回归器，每个区域的特征都要提取出来，并且存到磁盘上
R-CNN 检测慢：检测时需要提取每个区域的特征，但生成的区域有重叠，所以计算也有重叠。
创新点——
与 R-CNN、SPPnet 相比有更高的检测精度（mAP）
训练是单阶段的（single-stage）,损失是多任务的（multi-task），指把预训练的 CNN 针对检测任务微调后，分类和回归任务能一起完成
训练可以更新所有网络层
特征缓存不需要磁盘存储
框架模块——
与R-CNN 模块大致相同，相比 R-CNN 模块有一些改变。
网络输入：图片组以及每幅图片的一组 RoI
CNN 模块：最后一个最大池化层由 RoI 池化层代替
分类模块：Fast R-CNN 使用 softmax classifier，R-CNN 和 SPPnet 使用 one-vs-rest linear SVMs。
分类和定位：CNN 网络的最后一个全连接层和 softmax 替换为两个同级层，R-CNN 是独立的两个模块，需要单独训练
训练流程——
有监督的预训练，得到 CNN
特定领域的微调：首先改变模型，就是上面提到的输入改变，CNN 的 ROI 池化引入，还有分类回归模块的改变；
接着，输入图片和区域后，就能实现端到端的多任务训练，不需要单独训练分类和回归模块。
检测流程——
输入一张多目标图像
采用 selective search 得到的预选区域
用卷积层和池化层处理这幅图片，生成 feature map；
对于每个候选区域，用一个 RoI 池化层从上一层的 feature map 中提取定长的特征向量；
同时完成分类回归任务：每个 feature vector 送入一系列全连接层，这些全连接层最后会分支成 two sibling output layers： 一个可以在K个对象类以及一个笼统的“背景”类上生成 softmax 概率估计；另一层为 K 个对象类中的每一个输出四个实数值（编码精确的边界框位置）。
与 R-CNN 相比
R-CNN 先用 SS 从图片生成候选区（然后图片就不用了），把候选区输入CNN 提取特征，因为生成的区域有重叠，所以计算重复；Fast R-CNN 先用 SS 从图片生成 候选区，兵分两路，先把整幅图输入 CNN 一次性提取特征生成特征图，对于每个候选区，用一个 RoI 池化层从上一层的 特征图中提取定长的特征向量。
R-CNN 对分类和回归模块分别训练，Fast R-CNN 网络末尾采用并行的两个全连接层，可同时输出分类结果和边界框的回归结果，实现了端到端的多任务训练。
3. Faster R-CNN
问题背景——
继Fast R-CNN后，在CPU上实现的区域建议算法 Selective Search、EdgeBoxes 等成了物体检测速度提升上的最大瓶颈。
创新点——
设计 Region Proposal Networks（RPN），利用 CNN 卷积操作后的特征图生成候选区，代替了Selective Search、EdgeBoxes 等方法，速度上提升明显；
训练 Region Proposal Networks 与检测网络（Fast R-CNN）共享卷积层，大幅提高网络的检测速度。
框架模块——
PRN + Fast R-CNN
Fast R-CNN 生成候选区域需要外部的 SS 模块，而 Faster R-CNN 是一个统一的模块，region proposal 部分由 PRN 完成
训练流程——
四步交替训练：
训练PRN：使用 ImageNet-pre-trained model 初始化，针对 region proposal 任务微调
用第一步得到的 PRN 训练 Fast R-CNN：其中 Fast R-CNN 也用 ImageNet-pre-trained model 初始化（此时两个网络还没有共享特征）。
用 Fast R-CNN 初始化 PRN：固定共享的卷积层，仅微调 RPN 特有的层（此时两个网络开始共享）
在保持共享卷积层固定不变的情况下，微调 Fast R-CNN 的特有层。（两个网络共享相同的卷积层并形成统一的网络）
检测流程——
输入一张多目标图像
图像经过 CNN 网络生成特征图
特征图分两路，一路经过 PRN 得到候选区域（经过 NMS ），另一路继续向后传播。
上一步得到的高维特征图和区域建议同时输入 RoI 池化层，提取对应区域建议的特征
区域特征通过全连接层后，输出该区域的分类得分以及回归后的 bounding-box
本文转自：segmentfault.com - CatOneTwo，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
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