私はそれを理解する物体検出は、与えられた画像に配置された物体の正確な位置を見つけること、およびオブジェクトのカテゴリをマークすることです。オブジェクトがどのようなこのプロセス全体の問題です解決しようとする物体検出の問題があります。しかし、問題は、オブジェクトのサイズが大きい範囲、オブジェクト、不確実な姿勢の配置角度に、解決するのは容易ではなく、複数のカテゴリ可能オブジェクトに言及し、絵のどこに表示することはできません。
進化の物体検出技術：
RCNN-> SppNET->ファーストRCNN->速いRCNN
画像認識タスクから言えば
、タスクイメージがあります：
描画オブジェクトを識別し、また、フレーム側との位置のみならず。
画像認識+位置決め：上記の文は、プロの仕事です
：画像認識（分類）
入力：映像
出力：オブジェクトクラス
の評価方法：精度を
ポジショニング（ローカライズ）：
入力：画像
出力：ブロック位置（X、Y、W、H ） 画像における
評価方法：評価関数検出交差点オーバー連合（IOU）
畳み込みニューラルネットワークCNNは、タスクの（猫や犬であると判断さ）画像認識を完了するために、私たちを助けている、私たちは、位置決め作業をすることができ完了するには、いくつかの余分な機能を追加する必要があります。
ソリューションは、問題を見つけるがありますか？
思考：として見回帰
回帰問題として見られるが、我々は（X、Y、W、Hの値を予測する必要がある ） 、ブロックの位置に到達するためには、4つのパラメータを。
ステップ1：
•まず、ニューラルネットワークの画像を取る、簡単な問題を解決するため
にそれを微調整•AlexNet VGG GoogleLenet
ステップ2：
•（CNNはまた、以前は変わらないと述べ、我々はCNNの終わりに改善を行う2つのヘッドの追加：「後頭部」「分類ヘッド」と）上記ニューラルネットワークの尾を展開は
•分類+回帰になりましたモード
ステップ3：
回帰•そのユークリッド距離の損失の一部
•の使用SGDトレーニング
ステップ4：
予測期間•2つのヘッドで戦うために
•異なる機能を実行します
微調整を2回実施されるべきで
微調整をするために、同じの前に、第二の回帰ヘッドにALexNet、頭の上に最初の時間を
回帰部分に加えてどこ？
2つの可能性がある：
•最後の畳み込み層（例えば、VGG）後に添加
•全体層（例えば、R-CNN）の最後の接続の後に追加
行うにはあまりにも難しい回帰、分類問題を変換する方法を見つける必要があります。
トレーニング時間の回帰パラメータの収束がはるかに長いので、ネットワークにより撮影したネットワークの上の分類は、ネットワーク接続の重みの共通部分を計算します。
思路二：取图像窗口
• 还是刚才的classification + regression思路
• 咱们取不同的大小的“框”
• 让框出现在不同的位置，得出这个框的判定得分
• 取得分最高的那个框
左上角的黑框：得分0.5
右上角的黑框：得分0.75
左下角的黑框：得分0.6
右下角的黑框：得分0.8
根据得分的高低，我们选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。
注：有的时候也会选择得分最高的两个框，然后取两框的交集作为最终的位置预测。
疑惑：框要取多大？
取不同的框，依次从左上角扫到右下角。非常粗暴啊。
总结一下思路：
对一张图片，用各种大小的框（遍历整张图片）将图片截取出来，输入到CNN，然后CNN会输出这个框的得分（classification）以及这个框图片对应的x,y,h,w（regression）。
这方法实在太耗时间了，做个优化。
原来网络是这样的：
优化成这样：把全连接层改为卷积层，这样可以提提速。
物体检测（Object Detection）
当图像有很多物体怎么办的？难度可是一下暴增啊。
那任务就变成了：多物体识别+定位多个物体
那把这个任务看做分类问题？
看成分类问题有何不妥？
• 你需要找很多位置， 给很多个不同大小的框
• 你还需要对框内的图像分类
• 当然， 如果你的GPU很强大， 恩， 那加油做吧…
看做classification， 有没有办法优化下？我可不想试那么多框那么多位置啊！
有人想到一个好方法：
找出可能含有物体的框（也就是候选框，比如选1000个候选框），这些框之间是可以互相重叠互相包含的，这样我们就可以避免暴力枚举的所有框了。
大牛们发明好多选定候选框的方法，比如EdgeBoxes和Selective Search。
以下是各种选定候选框的方法的性能对比。
有一个很大的疑惑，提取候选框用到的算法“选择性搜索”到底怎么选出这些候选框的呢？那个就得好好看看它的论文了，这里就不介绍了。
R-CNN横空出世
基于以上的思路，RCNN的出现了。
步骤一：训练（或者下载）一个分类模型（比如AlexNet）
步骤二：对该模型做fine-tuning
• 将分类数从1000改为20
• 去掉最后一个全连接层
步骤三：特征提取
• 提取图像的所有候选框（选择性搜索）
• 对于每一个区域：修正区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算，将第五个池化层的输出（就是对候选框提取到的特征）存到硬盘
步骤四：训练一个SVM分类器（二分类）来判断这个候选框里物体的类别
每个类别对应一个SVM，判断是不是属于这个类别，是就是positive，反之nagative
比如下图，就是狗分类的SVM
步骤五：使用回归器精细修正候选框位置：对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美。
RCNN的进化中SPP Net的思想对其贡献很大，这里也简单介绍一下SPP Net。
SPP Net
SPP：Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化）
它的特点有两个:
1.结合空间金字塔方法实现CNNs的对尺度输入。
一般CNN后接全连接层或者分类器，他们都需要固定的输入尺寸，因此不得不对输入数据进行crop或者warp，这些预处理会造成数据的丢失或几何的失真。SPP Net的第一个贡献就是将金字塔思想加入到CNN，实现了数据的多尺度输入。
如下图所示，在卷积层和全连接层之间加入了SPP layer。此时网络的输入可以是任意尺度的，在SPP layer中每一个pooling的filter会根据输入调整大小，而SPP的输出尺度始终是固定的。
2.只对原图提取一次卷积特征
在R-CNN中，每个候选框先resize到统一大小，然后分别作为CNN的输入，这样是很低效的。
所以SPP Net根据这个缺点做了优化：只对原图进行一次卷积得到整张图的feature map，然后找到每个候选框zaifeature map上的映射patch，将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层。节省了大量的计算时间，比R-CNN有一百倍左右的提速。
Fast R-CNN
SPP Net真是个好方法，R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在RCNN的基础上采纳了SPP Net方法，对RCNN作了改进，使得性能进一步提高。
R-CNN与Fast RCNN的区别有哪些呢？
先说RCNN的缺点：即使使用了selective search等预处理步骤来提取潜在的bounding box作为输入，但是RCNN仍会有严重的速度瓶颈，原因也很明显，就是计算机对所有region进行特征提取时会有重复计算，Fast-RCNN正是为了解决这个问题诞生的。
大牛提出了一个可以看做单层sppnet的网络层，叫做ROI Pooling，这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量，而我们知道，conv、pooling、relu等操作都不需要固定size的输入，因此，在原始图片上执行这些操作后，虽然输入图片size不同导致得到的feature map尺寸也不同，不能直接接到一个全连接层进行分类，但是可以加入这个神奇的ROI Pooling层，对每个region都提取一个固定维度的特征表示，再通过正常的softmax进行类型识别。另外，之前RCNN的处理流程是先提proposal，然后CNN提取特征，之后用SVM分类器，最后再做bbox regression，而在Fast-RCNN中，作者巧妙的把bbox regression放进了神经网络内部，与region分类和并成为了一个multi-task模型，实际实验也证明，这两个任务能够共享卷积特征，并相互促进。Fast-RCNN很重要的一个贡献是成功的让人们看到了Region Proposal+CNN这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度，也为后来的Faster-RCNN做下了铺垫。
画一画重点：
R-CNN有一些相当大的缺点（把这些缺点都改掉了，就成了Fast R-CNN）。
大缺点：由于每一个候选框都要独自经过CNN，这使得花费的时间非常多。
解决：共享卷积层，现在不是每一个候选框都当做输入进入CNN了，而是输入一张完整的图片，在第五个卷积层再得到每个候选框的特征
原来的方法：许多候选框（比如两千个）-->CNN-->得到每个候选框的特征-->分类+回归
现在的方法：一张完整图片-->CNN-->得到每张候选框的特征-->分类+回归
所以容易看见，Fast RCNN相对于RCNN的提速原因就在于：不过不像RCNN把每个候选区域给深度网络提特征，而是整张图提一次特征，再把候选框映射到conv5上，而SPP只需要计算一次特征，剩下的只需要在conv5层上操作就可以了。
在性能上提升也是相当明显的：
Faster R-CNN
Fast R-CNN存在的问题：存在瓶颈：选择性搜索，找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们能不能找出一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？
解决：加入一个提取边缘的神经网络，也就说找到候选框的工作也交给神经网络来做了。
做这样的任务的神经网络叫做Region Proposal Network(RPN)。
具体做法：
• 将RPN放在最后一个卷积层的后面
• RPN直接训练得到候选区域
RPN简介：
• 在feature map上滑动窗口
• 建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归
• 滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息
• 框的回归提供了框更精确的位置
一种网络，四个损失函数;
• RPN calssification(anchor good.bad)
• RPN regression(anchor->propoasal)
• Fast R-CNN classification(over classes)
• Fast R-CNN regression(proposal ->box)
速度对比
Faster R-CNN的主要贡献是设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的选择性搜索，使得检测速度大幅提高。
最后总结一下各大算法的步骤：
RCNN
1. 在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索)
2. 每个候选框内图像块缩放至相同大小，并输入到CNN内进行特征提取
3. 对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
4. 对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置
Fast RCNN
1. 在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索)
2. 对整张图片输进CNN，得到feature map
3. 找到每个候选框在feature map上的映射patch，将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层
4. 对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
5. 对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置
Faster RCNN
1. 对整张图片输进CNN，得到feature map
2. 卷积特征输入到RPN，得到候选框的特征信息
3. 对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
4. 对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置
总的来说，从R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简，精度越来越高，速度也越来越快。可以说基于region proposal的R-CNN系列目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。