简介
R-CNN的全称是Region-CNN，它可以说是是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。它是2014年发布的一篇论文，题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，通俗地来讲就是一个用来做目标检测和语义分割的神经网络。
原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf
一、背景
在过去的十多年时间里，传统的机器视觉领域，通常采用特征描述子来应对目标识别任务，这些特征描述子最常见的就是 SIFT 和 HOG。 一般可以在图片上使用穷举法选出所所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类， 得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制(Non-maximumsuppression)输出结果。
R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采用提取框，对每个框提取特征、图像分类、 非极大值抑制四个步骤进行目标检测。只不过在提取特征这一步，将传统的特征(如 SIFT、HOG 特征等)换成了深度卷积网络提取的特征。
二、思路
受 AlexNet 启发，论文作者尝试将 AlexNet 在 ImageNet 目标识别的能力泛化到PASCAL VOC目标检测上面来。但一切开始之前，需要解决两个主要的问题。
- 如何利用深度的神经网络去做目标的定位？
- 如何在一个小规模的数据集上训练能力强劲的网络模型？
1、利用候选区域与 CNN 结合做目标定位。
借鉴了滑动窗口思想，R-CNN 采用对区域进行识别的方案：
- 给定一张输入图片，从图片中提取 2000 个类别独立的候选区域。
- 对每个候选区域，使用深度网络提取特征 （一个固定长度的特征向量）。
- 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类。
- 使用回归器精细修正候选框位置 。
2、利用预训练与微调解决标注数据缺乏的问题。
采用在 ImageNet 上已经训练好的模型，然后在 PASCAL VOC 数据集上进行fine-tune。
因为 ImageNet 的图像高达几百万张，利用卷积神经网络充分学习浅层的特征，然后在小规模数据集做规模化训练，从而可以达到好的效果。现在，我们称之为迁移学习，是必不可少的一种技能。
三、原理
1、候选区域生成阶段：
使用了Selective Search1方法从一张图像生成约2000-3000个候选区域。基本步骤如下：
– 使用一种过分割手段，将图像分割成小区域
– 查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域。重复直到整张图像合并成一个区域位置
– 输出所有曾经存在过的区域，所谓候选区域
候选区域生成和后续步骤相对独立，实际可以使用任意算法进行。
2、CNN特征提取阶段：
物体检测的一个难点在于，物体标签训练数据少，如果要直接采用随机初始化CNN参数的方法，那么目前的训练数据量是远远不够的。这种情况下，最好的是采用某些方法，把参数初始化了，然后在进行有监督的参数微调，这边文献采用的是有监督的预训练。所以paper在设计网络结构的时候，是直接用Alexnet的网络，然后连参数也是直接采用它的参数，作为初始的参数值，然后再fine-tuning训练。
需要注意的是预训练的Alextnet 的输入图像大小是 227x227。而通过 Selective Search 产生的候选区域大小不一，为了与 Alexnet 兼容，R-CNN 采用了非常暴力的手段，那就是无视候选区域的大小和形状，统一变换到 227*227 的尺寸。有一个细节，在对 Region 进行变换的时候，首先对这些区域进行膨胀处理，在其 box 周围附加了 p 个像素，也就是人为添加了边框，在这里 p=16。
继续对上面预训练的cnn模型进行fine-tuning训练。假设要检测的物体类别有N类，那么我们就需要把上面预训练阶段的CNN模型的最后一层给替换掉，替换成N+1个输出的神经元(加1，表示还有一个背景)，然后这一层直接采用参数随机初始化的方法，其它网络层的参数不变；接着就可以开始继续SGD训练了。
注：CNN在训练的时候，对训练数据做了比较宽松的标注，比如一个bounding box可能只包含物体的一部分，那么我也把它标注为正样本，用于训练CNN；采用这个方法的主要原因在于因为CNN容易过拟合，所以需要大量的训练数据，所以在CNN训练阶段我们是对Bounding box的位置限制条件限制的比较松(IOU只要大于0.5都被标注为正样本了)；然而svm训练的时候，因为svm适用于少样本训练，所以对于训练样本数据的IOU要求比较严格，我们只有当bounding box把整个物体都包含进去了，我们才把它标注为物体类别，然后训练svm。
3、SVM训练、测试阶段：
这是一个二分类问题，我么假设我们要检测车辆。我们知道只有当bounding box把整量车都包含在内，那才叫正样本；如果bounding box 没有包含到车辆，那么我们就可以把它当做负样本。但问题是当我们的检测窗口只有部分包好物体，那该怎么定义正负样本呢？作者测试了IOU阈值各种方案数值0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5。最后通过训练发现，如果选择IOU阈值为0.3效果最好，即当重叠度小于0.3的时候，我们就把它标注为负样本。一旦CNN f7层特征被提取出来，那么我们将为每个物体累训练一个svm分类器。当我们用CNN提取2000个候选框，可以得到2000 * 4096这样的特征向量矩阵，然后我们只需要把这样的一个矩阵与svm权值矩阵4096 * N点乘(N为分类类别数目，因为我们训练的N个svm，每个svm包好了4096个W)，就可以得到结果了。
IOU的定义：
IOU定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示：
矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为：IOU=(A∩B)/(A∪B)
就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例: IOU=SI/(SA+SB-SI)
非极大值抑制：
从一张图片中找出n多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率：
就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制：先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。
(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;
(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。
(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。
就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。
算法基本步骤和代码：https://blog.csdn.net/zhangyoufei9999/article/details/80406423
系列传送门：
目标检测——Fast R-CNN（二）
目标检测——Faster R-CNN（三）
目标检测——Mask R-CNN（四）
目标检测——R-FCN（五）
目标检测——YOLOv3（六）
目标检测——YOLOv4（七）