RCNN理解

RCNN原理

RCNN（Region with CNN feature）是卷积神经网络应用于目标检测问题的一个里程碑的飞跃。CNN具有良好的特征提取和分类性能，采用RegionProposal方法实现目标检测问题。算法可以分为三步（1）候选区域选择。（2）CNN特征提取。（3）分类与边界回归。

（1）候选区域选择：区域建议Region Proposal是一种传统的区域提取方法，基于启发式的区域提取方法，用的方法是ss，查看现有的小区域，合并两个最有可能的区域，重复此步骤，直到图像合并为一个区域，最后输出候选区域。然后将根据建议提取的目标图像标准化，作为CNN的标准输入可以看作窗口通过滑动获得潜在的目标图像，在RCNN中一般Candidate选项为1k~2k个即可，即可理解为将图片划分成1k~2k个网格，之后再对网格进行特征提取或卷积操作，这根据RCNN类算法下的分支来决定。然后基于就建议提取的目标图像将其标准化为CNN的标准输入。

（2）CNN特征提取：标准卷积神经网络根据输入执行诸如卷积或池化的操作以获得固定维度输出。也就是说，在特征提取之后，特征映射被卷积和汇集以获得输出。

（3）分类与边界回归：实际上有两个子步骤，一个是对前一步的输出向量进行分类（分类器需要根据特征进行训练）; 第二种是通过边界回归框回归（缩写为bbox）获得精确的区域信息。其目的是准确定位和合并完成分类的预期目标，并避免多重检测。在分类器的选择中有支持向量机SVM，Softmax等等；边界回归有bbox回归，多任务损失函数边框回归等 。