网络SPPNet:SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition,ECCV,2014R-CNN:Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation

从RCNN、SPPNet到fastRC

何凯明大神为了解决图像分类中存在的全连接层只能接受固定输入的问题，而提出了SPPnet，通过不同的下采样步长，得到固定大小的特征图，并且将特征图拉伸成向量并且进行拼接，这样做不仅可以使网络适应任意尺度

本篇博客将逐步按照RCNN→SPPNet→FastRCNN→FasterRCNN→FPN→MaskRCNN→CascadeRCNN的顺序，依次整理two-stage目标检测算法的改进点。

二、学习笔记FastRCNN优势：（1）比RCNN，SPPnet更高的mAP（2）训练过程是单级的（single-st

fastrcnn借鉴了sppnet，只把整张图过一遍cnn，然后在roilayer把proposal对应到featuremap上，速度提升非常大fasterrcnn

FASTR-CNN比SPPNet优化了很多，通过R

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）CNN：目标检测：RCNNSPPNetFastRCNNFasterRCNNYOLOV1YOLOV2YOLOV3SSD目标分割：FCNSegNetU-NetDeepLabV1DeepLabV2DeepLabV3DeepLabV3+MaskRCNN单目标跟踪：FCNTGOTURN

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）CNN：RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3

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TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworksShaoqingRen,KaimingHe,RossGirshick,andJianSun摘要目前最先进的目标检测网络需要先用区域提案算法推测目标位置，像SPPnet1

SPPNet对R-CNN做出了改进，但是仍然存在网络之间不统一训练的问题。因此，FastR-CNN就是解决这样的问题。

地址：R-CNN详解本文主要是描述SPPNet对R-CNN在速度上的一些改进。R-CNN速度慢在哪里？

RCNN系列过程先后经历了RCNN(regionproposals+CNN)—>SPPnet—>FastRCNN—>FasterRCNN—>MaskRCNNRCNN整体架构RCNN的整体过程如上图所示，

检测网络Rcnn–>SppNet–>Fast-Rcnn–>Faster-RcnnCascade-RcnnDcnv1–>Dcnv2（未看）R-FCNSSD–>DSSD（未看）–>FSSD（未看）–>ESSD

fastRCNN更像是一篇业内的学术battle(同年首先由另一大神何凯明的SPPnet对RCNN率先做出了优化，之后RBG在SPP的思想下又做出了改进即fastRCNN)。

这类改进算法并不是只适应一种算法，比如FasterRCNN中的RPN网络和Anchor的思想，SPPNet中的SPPlayer等等，

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R-CNN与SPPnet的缺点1.训练是多阶段的：CNN->SVM->BB；2.训练速度慢，用来存储特征的存储空间比较大；3.测试速度慢。

而在FastR-CNN中，RossGirshick大神继续提出改进，利用一个网络的多任务学习不仅将R-CNN中的三段式系统（即提取候选框特征，SVM分类，候选框坐标精修）合在了一个网络中，还借鉴SPPnet

SPPnet论文通读Abstract在此之前的CNN的输入必须是固定大小的图片。而SPPnet能接受任何大小的图片，并都能产生同一个尺寸的特征向量。

而本文中提出的SPPnet则是为了解决这一问题的，其可接受不同(任意)大小的图片作为输入进行预测。依旧从四个方面来梳

SPPnetR-CNNvsSPPnet：SPPnet的优势：1.SPP可以生成固定大小的向量，以此适应fc层所要求的固定输入2.多个pooling窗口，可以取出不同层次的特征3.可以不再限制输入图片的尺寸

FastR-CNNSPPNet真是个好方法，R-CNN的进阶版FastR-CNN就是在R-CNN的基础上采纳了SPPNet方法，对R-CNN作了改进，使得性能进一步提高。

在我看来，SPPnet主要有两处亮点：1.它解决了深度卷积神经网络（CNNs）的输入必须要求固定图像尺寸（例如224*224）的限制。

FastR-CNN是在RCNN的基础上采纳了SPPNet方法，使得RCNN的性能进一步提升。这里简要对比一下R-CNN与Fast-RCNN的区别，如下图所示：Faste-RCNN的操作流程如下图

受SPPnet启发，rbg在15年发表FastR-CNN，它的构思精巧，流程更为紧凑，大幅提高目标检测速度。

参考：RCNN介绍参考：RCNN,FastRCNN,FasterRCNN整理总结一、RCNN【借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化】20180527152957814.pngRCNN三个步骤：1）候选区域选择RegionProposal：一类传统的区域提取方法，可以看作不同宽高的滑动窗口，通过窗口滑动获得潜在的目标图像。SelectiveS

TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworksShaoqingRen,KaimingHe,RossGirshick,JianSun摘要目前最先进的目标检测网络需要先用区域建议算法推测目标位置，像SPPnet

SPPnet[1]和FastR-CNN[2]等技术的发展减少了这些检测网络的运行时间，使区域建议计算成为瓶颈。

一、FastR-CNN原理在SPPNet中，实际上特征提取和区域分类两个步骤还是分离的。只是使用ROI池化层提取了每个区域的特征，在对这些区域分类时，还是使用传统的SVM作为分类器。

一、R-CNN的原理R-CNN的全称是Region-CNN，它可以说是第一个将深度学习应用到目标检测上的算法。后面将要学习的FastR-CNN、FasterR-CNN全部都是建立在R-CNN基础上的。传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，得到所有分类成功的区域后，通过非极大值抑制(Non-maxi

review-fpn-feature-pyramid-network-object-detection-262fc7482610ImageClassification[LeNet][AlexNet][ZFNet][VGGNet][SPPNet

SPPnet论文详解（SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition）imageSPPnet是目标检测领域不可忽略的一篇论文

参考链接：https://www.jianshu.com/p/5056e6143ed5目标检测技术的演进：RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN不同于分类问题，物体检测可能会存在多个检测目标

SPPNET存在CNN层不能finetuning的缺点，且之前的方法训练都是分为多个阶段，特征提取+SVM分类+边框回归，这些问题在FastR-CNN上都得到了解决。

SPPNet训练和测试的方法基本一样一张任意尺寸的图片，在最后

目录Faster-RCNN简述RCNN网络SPPNet网络Faster-RCNN简述Faster-RCNN是目前two-stage的代表作之一，首提于2016年。

目标检测器大概可分为2种，第一种为基于候选区域的2步目标检测器，其分为候选区域生成和区域分类2步，包括的算法为RCNN、SPPNET、FastR-CNN、FasterR-CNN和FPN等。

目标检测器大概可分为2种，第一种为基于候选区域的2步目标检测器，其分为候选区域生成和区域分类2步，包括的算法为RCNN、SPPNET、FastR-CNN、FasterR-CNN和FPN等。

article/details/80038594众所周知，detector主要分为以下两大门派：-onestage系twostage系代表性算法YOLOv1、SSD、YOLOv2、YOLOv3R-CNN、SPPNet

参考了这个博文https://blog.csdn.net/liuxiaoheng1992/article/details/81775007物体检测算法常用到的概念下面我们讲解一下在物体检测算法中常用到的几个概念：Bbox，IoU，非极大值抑制。BoundingBox(bbox)bbox是包含物体的最小矩形，该物体应在最小矩形内部，如上图红色框蓝色框和绿色框。物体检测中关于物体位置的信息输出是一组(

SPPnet[1]和FastR-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间，使得区域提出计算成为一个瓶颈。