课程学习 CV 北京邮电大学 鲁鹏（笔记八：目标检测）

单目标的目标检测

多目标的目标检测

多实例检测中，可能存在预先不知道多少个目标需要检测的现象。

由于计算量大，所以下面的想法被提出了：

R-CNN

效果的非常ok的，但是有一个问题：重复区域反复计算，导致计算效率低。
因此有了改进的版本Fast R-CNN

Fast R-CNN

先直接学习图像的特征；再对特征进行裁剪、缩放；最后进行分类和边界框预测。


面对ROL Pool的问题，ROL Align被提出。

将候选区域均匀分为4部分，从4部分中分别取4个点。

针对其中一个点（如下图的点E），我们根据点E最近的四个点（图中指的也就是A,B,C,D四个点），通过这4个点，计算点E的值。具体怎么计算呢？

计算方法：双线性差值方法

R-CNN与Fast R-CNN的比较

R-CNN和Fast R-CNN还是不够快，所以有更快的Faster R-CNN被提出。

Faster R-CNN