开篇需要跟大家道歉，一切忙没时间的理由都是借口，实际上就是偷懒了，这么久才更新，非常抱歉！
本篇争取以最简明的叙述，帮助大家理解下基于Region Proposal的目标检测的一系列工作，包括RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，这部分内容网上有很多博文，本文中会有很多图与其他博文相似或者雷同，如有侵权行为，请联系鄙人。讲得不好请大家海涵，若有疑点，大家可以阅读原论文。
目标检测是计算机视觉当中很重要的一个任务，它的目标不仅要识别出图像中包含物体的类别，还要对各个物体进行较精确的定位，定位的方式为给出一个包含该物体的框。见开篇图，取自论文RCNN。
那么怎样进行检测和识别呢，接来下就开始说RCNN。
RCNN：Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation，2014-CVPR
从本篇标题说起，整个RCNN系列是基于Region Proposal（可译为候选区域）做的。简单来说，这种做法就是先在图上提取很多个候选区域，然后判断这个区域是否包含物体以及包含什么物体，最后对包含物体的候选区域位置进行精修。
RCNN整个过程是分段的，可以分为以下几步：
1.提取候选区域
文中选取了Selective Search的方式对每张图提取了约2000个大小不一候选区域，为了使不同尺寸的候选区域可以喂给固定输入尺寸的网络提取特征，对这些候选区域都缩放到227，为避免缩放操作对识别检测精度的影响，作者对缩放过程做了优化，比如对候选区域边界扩展、warp等，并选取最好的缩放方式。
2.训练一个用于提特征的深度网络
在这一部分，首先基于ILVCR-2012中ImageNet所有数据训练一个1000分类的模型，作者尝试了VGG-16和AlexNet，单从精度方面VGG-16优于AlexNet，但由于VGG-16速度方面大幅落后于AlexNet，因此作者最终选用了AlexNet，我们简称为模型1。
其次，在上述模型1的基础上，基于在图像上提出的候选区域，筛选出符合条件的，对网络进行微调，即Fine-tune，稍后会说如何对候选框进行筛选。在微调的过程中，将上述模型1的最后一层输出类别个数改为要检测的目标类别个数加1，以VOC为例，最后微调的模型输出类别为20+1=21类，即物体类别数加上背景。
在微调模型的过程中，最关键的点在于候选区域的筛选和标签的获得，这里需要引入一个概念：IoU（intersection-over- union），IoU描述了两个框之间的重叠度，计算方法为两个框的交集除以两个框的并集，见下面示意图：
根据候选框和真实标定框（Ground Truth）之间的IoU值确定该候选框的标签，选取候选框与真实标定框IoU最大的标定框，若IoU大于0.5，标签即取为该真实框内物体的类别标签。如果候选框与任何一个真实标定框之间IoU均小于0.5，该候选框的标签即为背景。基于筛选出的包含各个类别和背景的候选区域对网络进行微调，即可得到最终用于提特征的深度网络。
3.提取候选区域特征，训练SVM分类器
最终对候选框类别的分类，作者单独训练了SVM，需要注意的是对于每个类别，均训练了一个二分类的SVM，比如对于狗，训练一个SVM来判断一个候选区域是或者不是狗。还是以VOC为例，则训练了20个SVM分类器。
在SVM的训练过程中，对候选区域的选择较为严格，正例为真实标定框，负例为与真实标定框IoU值小于0.3的候选框，将这些框过一遍上一步中微调好的模型，提取最后一层FC-4096维的特征向量，喂给这些框对应类别SVM进行训练。由于负例很多，作者采用了hard negative mining的方式。
4.利用回归的方式对框位置进行精修
在经过上述所有步骤得到最终框之后，为了使得框的位置更加精确，作者对框进行了线性回归。选取判定为该类别的框与标定框的IoU大于0.6的候选框，提取深度特征进行回归。
以上即为整个流程的训练过程。
整个test过程如下，在整幅图中利用Selective Search选取约2000个候选框，提取2000个框的深度特征，分别喂给各个类别的SVM分类器，判断是否包含该物体。由于一个物体可能有多个候选框，所以对同一类别的多个框做NMS（非极大值抑制），选取最优的框，将剩下的框分别进行框回归，得到最终结果。
RCNN存在的问题以及大部分人的疑问：
很多人对为什么单独训练SVM而不拿微调的模型直接得到分类结果存在疑问，作者也在论文附上了他们的解释，主要还是精度的问题，在微调模型的时候，对候选区域的选择较为宽松，防止过拟合，而且在SVM训练过程中作者采用了hard negative mining的方式，因此SVM的分类精度比微调后的深度模型softmax分类精度高的多。
当无法否认的是，RCNN存在很多缺点，比如速度慢，占用太多磁盘资源等，但也正是这些痛点，才催化出后来更优秀的算法。
由于篇幅有限，Fast RCNN以及Faster RCNN后续再说了，上述不好的地方或者没说明白的地方，欢迎留言批评指正。