本文是对rcnn文章进行解析，不足之处见谅，或按照章节进行解析
2.R-CNN物体检测
模型主要分为三个模块：
1/产生region proposals（兴趣区域模块）模块，这些模块就是检测到物体的候选集合；
2/大量的卷积神经网络层，对每一个候选region proposals进行提取固定特征向量；
3/利用特征向量输入到svm进行类别分类；
文章会对每一个模跨进行解析，并且实验参数也会介绍
具体三个步骤如图所示：
提取roi时在原始图像中进行。并且对每一个roi进行卷机操作。
2.1Region proposals
文章介绍许多产生独立rsgion proposals类别候选集合的方法 objectness selective search
category-independent object proposals [12], constrained parametric min-cuts (CPMC) [5], multi-scale combinatorial
grouping [3], and Cires ̧an et al. [6], 为了解决rcnn对实际regsion proposal不可知性，采用了select search方法。
2.2 features extraction
对于特征提取，作者利用了Krizhevsky etal. [23].利用caffe实现的5层cnn和2
层全连接层得到一个4096维度的向量，更多细节网络结构在【22，23】。具体需要注意的是，为了提取图像的特征，必须把图像数据转化为能够兼容cnn网络的输入大小（cnn的结构需要固定大小227*227），不管候选region的大小和长宽比例，把所有像素放入一个固定大小的box中，在扭曲图像之前扩展bounding box 以便于有p个像素是原始图像像素。（具体不太理解，将会通过原始代码对此过程进行解析）。图2是扭曲之后的图像效果/：
从图像的像素可以看出，图像有所损失，因为i把不同大小的图形转换为大小一致的图像
检测
文章通过2000个建议proposals，然后warp（扭曲）图像之后输入cnn，然后利用svm对每一个类别进行评分，利用非最大抑制方法去除IOU比学习阀值大的region。（非最大抑制算法消除多余（交叉重复）的窗口，找到最佳物体检测位置。）
运行时间
由两个会对运行时间进行减少，1/对于所有类别共享cnn的参数(由于每一个类别都使用最后的卷积特征进行svm二分类)，2/由cnn计算的特征是低维的于其他方法比较，例如金字塔用词袋模型（https://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52689048，这个博客讲解的词袋视觉模型非常不错），在UVA检测系统运用的特征，用到的特征时我们的两个数量级别。
这种共享的结果是计算region proposal的时间花费均摊到每一个类别计算上，对于一个指定的类别计算是特征与svm参数之间，以及非最大抑制之间的点积计算。一张图像所有的点积转化为矩阵与矩阵的乘积，特征矩阵典型的2000*4096，svm为4096*N，N为对应的类别。（具体将通过代码解析对不懂得进行解释）。
这个分析显示rcnn可以扩展为上千个分类而不需要近似的技术，例如hashing，即是100000个类别，结果矩阵的产生在最小核的情况下共花费10秒；这种效率不仅仅是使用区域建议和共享特性的结果。与dean的可伸缩性检测比较DPMS和hashing比较，当比较的是10000检测类别时，每一张图片花费5分钟，mpa%16，我们的在cpu请路况下，仅用了一分钟，并且map59%。
2.3 训练
监督预训练。文章用大量的辅助训练数据集ILSVRC2012数据集与训练模型。，为了使模型适应新的任务以及新域，仅仅用warped来自于VOC的区域建议通过随机梯度训练模型。对于特定领域，除了最后指定的1000个类别替换成21个类别层（有20个加上背景类别），结构没有发生变化，对于建议区域的IOU>0.5的作为正样例，其他为负。开始的学习率为0.001使得能够微调的同时不破坏初始化参数。在一次sgd，均匀采样32个正样例和96个负样例，由于正样例较少，所以偏向正样例。
对象分类问题，考虑到训练的分类器时二分类问题，如果是一个汽车那么就是正样例，更重要的问题时怎么判断一个重叠区域的一辆汽车，覆盖阀值是通过，0.3，在一个验证数据集上进行网格搜索{0,0.1,0,...,0.5}进行不同方法验证得到的阀值，这个阀值的设定比较重要，设置为0.5，mAP降低5个点，设置为0，mAP降低4个点，对于每一个类别正样例被定义为真正bounding box。
一旦特征被提取，可以最优化线形svm分类器，再补充资料里，作者讲解了正例与负例对于svm训练的区别对待，也揭示了为什么用svm分类（训练检测分类器）而不是简单的用第8层全连接的输出。
对于以上方法，fast-rcnn总结了以下缺点：
1/训练分多个步骤：
rcnn首先用log损失训练物体位置；然后用特征训练二分类svm，然后对回归做学习训练；步骤比较分散，会导致误差传播。
2/训练运用空间以及时间较多，
3/物体检测较慢
接下来将会讲解fast-rcnn，以及sppnet方法对此方法的改进
以上时整个论文的思想，将会继续对文章的github代码进行分析解释。