目标检测：R-CNN,Fast R-CNN，Faster R-CNN（详解）

1. R-CNN

R-CNN主要分为下面四个步骤：

1. 候选区域生成： 一张图像生成1K~2K个候选区域 （采用Selective Search 方法），然后裁剪出每个候选区并说放到227x227大小
2. 特征提取： 对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征 （CNN）
3. 类别判断： 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
4. 位置精修： 使用回归器精细修正候选框位置

2. Fast R-CNN

Fast R-CNN主要是对R-CNN的后面三个步骤进行改进

Fast R-CNN的主要步骤：

1. 输入图像:输入一张待检测的图像

2. 候选区域生成: 使用Selective Search算法,在输入图像上生成1K~2K个候选区域

3. 特征提取:将整张图像传入CNN提取特征

4. 候选区域特征:利用RolPooling分别生成每个候选区域的特征

   RolPooling：利用特征采样，将不同大小的特征，变成大小一致的特征

5. 候选区域分类和回归:利用扣取的特征，对每个候选区域进行分类和回归

3. Faster R-CNN

Faster R-CNN主要是对Fast R-CNN的候选区域生成进行改进，使用Region Proposal Network（RPN）结构进行区域生成，所以，FasterR-CNN可以简单的看做是RPN+Fast R-CNN。
Faster R-CNN可以大致分为三部分，首先是backbone，用来提取特征图，可以使用VGG16，ZF网络等进行特征提取，然后就是RPN，进行候选框生成，最后就是ROlPooling与分类网络，对候选框进行分类和微调。下图是FasterR-CNN的大致流程图

RPN结构

经过backbone后得到的特征图传入RPN，其中backbone中的网络可以使用VGG16，ZF网络等，如果使用VGG16训练得到的特征图，则是特征图的深度是512，如果使用ZF网络，则是256。
然后将特征图padding=1，再对特征图使用3x3的卷积核以步长为1进行卷积，并计算以卷积核中心点对应原始图像上的中心点，并计算出K个anchor boxes,生成的anchor有三种面积，三种比例，也就是每个中心点都会生成3x3=9个anchor boxes

特征图经过一个共同的3x3卷积层，两个独立的1x1深度为2k和4k的卷积层，输出2k个scores，和4k个coordinates

2k个scores2个为一组，分别表示每个anchor为前景和后景的概率，4k个coordinates4个为一组，分别表示每个anchor的中心坐标和宽度高度，

用这些回归参数，将生成的anchor去调成成候选框，此时生成的候选框还存在大量的重叠，再使用cls得分，采用非极大值抑制，去除大量重叠和不是目标的候选框。
最后，从这些候选框中选出正负样本，对于每一个ground truth box ，选择和它重叠度（IoU）最高的一个anchor作为正样本，
对于剩下的anchor，从中选择和任意一个ground truth box重叠度超过0.7的anchor，作为正样本，正样本的数目不超过128个。随机选择和ground truth box重叠度小于0.3的anchor作为负样本。负样本和正样本的总数为256，其余的anchor丢弃。

损失函数

$$L(\{p_i\},\{t_i\})=\frac{1}{N_{cls}}\sum _i{L}_{cls}(p_i,p_i^{\ast })+\lambda \frac{1}{N_{reg}}\sum _i{p}_i^{\ast }{L}_{reg}(t_i,t_i^{\ast })$$
其中，
$p_i$表示第i个anchor预测为真实标签的概率
$p_i^{\ast }$当为正样本时为1,当为负样本时为0
$t_i$表示预测第i个anchor的边界框回归参数
$t_i^{\ast }$表示第i个anchor对应的ground truth box的边界框回归参数
$N_{cls}$表示一个mini-batch中的所有样本数量256
$N_{reg}$表示anchor位 置的个数(不是anchor个数)约2400