🤵 Author ：Horizon Max

✨ 编程技巧篇：各种操作小结

🎇 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV

💥 深度学习篇：简单入门 PyTorch

🏆 神经网络篇：经典网络模型

💻 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode

🚀 Regions with CNN features

近年来，目标检测性能在标准 PASCAL VOC 数据集上保持稳定 ；

性能最好的方法是复杂的集成系统（complex ensemble systems），通过将多个低维图像特征与高维背景结合 ；

利用 候选区域( region proposals )与 CNN 相结合 的方式，实现了平均精度（mAP）提高了30%以上 ；

R-CNN 与 OverFeat（最近提出的一种基于类似CNN结构的滑动窗口检测器）相比，性能大大优于OverFeat ；

🔗 论文地址：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

🚀 R-CNN 详解

🎨 R-CNN 提出背景

自 CNN 于1990s 提出开始到 2012年 AlexNet 夺得 ILSVRC 2012 图像分类任务的冠军 ；
作者思考：如何将 图像分类 的性能泛化到 目标检测 任务上 ？
基于此提出了两个重点研究的问题 ：

• 使用深度卷积神经网络实现目标的定位 ；
• 使用少量带标签的检测数据来训练较强的网络模型 ；

🚩 核心思想

（1）候选区域与CNN相结合（ Regions with CNN features ）；

（2）利用利用大数据集 (ILAVRC) 预训练模型，然后利用小数据集 (PASCAL) 进行候选区域的微调，解决训练数据稀疏的问题 ；

🎨 R-CNN 网络结构

R-CNN 目标检测系统主要由三部分组成 ：

• 生成类别独立的 候选区域，这些候选区域组成了检测器的检测集 ；
• 利用 卷积神经网络 从每个候选区域提取固定长度的特征向量 ；
• 一系列特定类别的线性分类器 ( SVMs ) ；

🚩 Region proposals

使用 选择性搜索（selective search ）来生成候选区域 ；

🚩 Feature extraction

使用 AlexNet 对候选区域的特征进行提取 ；

将候选区域统一变换为 227×227 像素大小输入 AlexNet 网络 ；

特征矩阵通常为 2000×4096 ，SVM 权重矩阵为 4096×N，N为类别数 ；

🚩 Test detection

• 在测试环节，对图像进行选择性搜索，提取大约2000个 候选区域 ；
• 对候选区域进行尺寸变化并输入至 CNN 当中进行特征提取并输出特征向量 ；
• 利用 SVM 对每个候选区域提取的特征向量进行评分分类 ；
• 若候选区域存在着 ( IoU ) 重叠，采用 非极大值抑制 的方法进行抑制 ；
• 对检测误差进行分析，借鉴 bounding-box regression 训练一个线性回归模型实现对 候选区域进行微调 ；

🚀 R-CNN 复现

🎨 详见下一章节 📕 ：[ 目标检测 ] 经典网络模型2——Fast R-CNN 详解与复现