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和FastR-CNN2这些网络已经减少了检测网络的运行时间，这时计算区域提案就成了瓶颈问题。

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。

SPPnet[1]和FastR-CNN[2]等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，暴露了regionproposal计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一

像SPPnet和FastR-CNN的改进减少了这些检测网络的运行时间，使区域提议计算成为瓶颈。

目录(?)[+]本文转载自：http://blog.csdn.NET/yimingsilence/article/details/53995721这里搜集了一些关于物体检测的方法分析和介绍，看好哪个可以去详细研究一下，基本都有论文或代码的链接。这里是简述各种方法，下面有详细叙述方法选择：========DPM=========使用传统的sliderwindow的方法计算量非常大========Ov

SPPnet[1]和快速R-CNN[2]等技术的进步缩短了这些检测网络的运行时间，暴露了区域建议计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个区域建议网络(

ShaoqingRen,KaimingHe,RossGirshick,andJianSun发布时间：20152015年66月发布，20162016年11月月最后修改摘要  之前最先进的目标检测模型如FastRCNN和SPPnet

一张图像生成1K~2K个候选区域（selectivesearch）对每个候选区域，使用深度网络提取特征特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类使用回归器精细修正候选框位置2FastRCNN（R-CNN+SPPNet

========SPPNet======RC

本文转载自：http://blog.csdn.NET/yimingsilence/article/details/53995721这里搜集了一些关于物体检测的方法分析和介绍，看好哪个可以去详细研究一下，基本都有论文或代码的链接。这里是简述各种方法，下面有详细叙述方法选择：========DPM=========使用传统的sliderwindow的方法计算量非常大========OverFeat==

写在前面引言二、目标检测的二十年2.1目标检测的路径图2.1.1传统的目标检测器·ViolaJonesDetector·HOGDetector·可变部件模型DPM2.1.2基于CNN的两阶段检测器·RCNN·SPPNet

GoogLeNet2015年：BatchNormalization2015年：ResNet2016年：Xception2017年：MobileNet2017年：NASNet2019年：EfficientNet其他2014年：SPPNet2016

SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN晓雷2个月前继续总结一下RCNN系列。上篇RCNN-将CNN引入目标检测的开山之作介绍了CNN用于目标检测的基本思想和流程。

SPPnet和FastR-CNN网络等技术的进步降低了这些检测网络的运行时间，也暴露了基于候选区域算法的计算瓶颈。在这篇文章中，作者引入了一个与检测网络共享全图像卷积特征的候选区域生成网络

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

R-CNN:https://alvinzhu.xyz/2017/10/09/r-cnn/SPPNet:http://www.dengfanxin.cn/?

ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks【点击下载】MXNet代码：【Github】一.背景介绍RCNN在目标检测上取得了很大的成功，比如SPPnet

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

文章目录（SPPNet）SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition论文阅读笔记2014Abstract1.Introduction2

最近研究CV，看了几篇颇为重要的论文:RCNN->SPPnet->FastRCNN->HyperNet->FasterRCNN->R-FCN->MaskRCNN看了很多文章，分析得非常透彻，现在就这几篇总结一下

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

分层方式即要么对每一层使用多个尺度的卷积核进行提特征（如SPPNet），要么就是对每一层提取特征进行融合（如FPN）。

Contents0摘要1Intorduction2基于空间金字塔池化的深度网络2.1卷积层和特征图2.2空间金字塔池化层2.3训练网络3用于图像分类的SPP-NET3.1ImageNet2012分类实验3.2ExperimentsonVOC2007Classification3.3ExperimentsonCaltech1014用于目标检测的SPP-NET5总结6pyTorch实现SPP层0摘要 

大家好，我是小P，今天给大家带来得是经典目标检测文章SPP-Net的翻译和注释，希望大家喜欢和指点。。此外，对“对象检测”和”语义分割“感兴趣的小伙伴，欢迎加入对象检测群813221712讨论和交流，进群请看群公告！点击链接加入群聊【ObjectDetection】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5kXCXF8说明：由于CSDN排版的原因，此处就只上传了一部分样例，完

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问题在做CNN的时候，大部分的神经网络模型要求输入的图片大小是固定的。但是由于数据来源的不同，大多数情况下会遇到数据集的图片大小不统一的问题。比如下面这张图片的大小是333*500，现在要处理为256*256大小的图片。importnumpyasnpfromPILimportImageimg_path='data/input/img/3771.jpg'image=Image.open(img_pa

图一SPPNet示意图一般的网络（如AlexNet）,由于全连接层的存在，要求输入图片的尺寸是固定大小的（如224*224），这就需要将原始图片裁剪或形变。

目录第一部分：SPPNet一.概述二.SPP层原理第二部分：FastR-CNN一.概述二.RoIpooling三.多任务损失第三部分：FasterR-CNN一.概述二.RPN原理第四部分：不同模型的对比备注

最新的进展如SPPnet[1]和FastR-CNN[2]已经减少了检测网络的时间，(间接)凸显

CNN网络需要固定尺寸的图像输入，SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示，提升R-CNN检测的速度24-102倍。

论文：《FastR-CNN》此论文的总结也是和以前的sppnet以及rcnn论文总结一样参考了前人的博客来总结的。

前言一、（Bagofwords）词袋模型的基本原理该部分内容主要来自博客词袋一词最初源于信息检索，是信息检索领域常用的文档表示方法。在信息检索中，BoW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都是不受该文档语义影响而独立选择的。例如有如下两个文档：

1、引言r-cnn和sppnet中的selecti

基础特征提取网络（2）RPN(RegionProposalNetwork)（3）Fast-RCNN共享：RPN和Fast-RCNN共享特征提取卷积层思路：提取proposal+分类FasterRCNN和SPPNet

TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》一、概述此论文是由业界大牛何凯明在2015年发表的一篇经典论文，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

\class_statistics.xlsx');cls=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21];R_CNN=num(1,:);SPPNet

RCNN使用CNN作为特征提取器，首次使得目标检测跨入深度学习的阶段。但是RCNN对于每一个区域候选都需要首先将图片放缩到固定的尺寸（224*224），然后为每个区域候选提取CNN特征。容易看出这里面存在的一些性能瓶颈：1、重复为每个regionproposal提取特征是极其费时的，SelectiveSearch对于每幅图片产生2K左右个regionproposal，也就是意味着一幅图片需要经过2

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

下面笔者就来介绍下R-CNN的改进版，FastR-CNN.虽然在FastRCNN之前有提出过SPPnet算法来解决RCNN中重复卷积的问题，但是SPPnet依然存在和RCNN一样的一

文章目录一、介绍SPPNet1.1SPP1.2SPP-net1.3总结与想法：二、FPN网络2.1FPN网络2.2总结一、介绍SPPNet目前流行的CNN都需要固定size和scale的输入图片；所以基本上都是通过剪裁

前言：接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测，这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取，但是存在一个问题，就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制。当时面对这种问题，rg大神采用的是对分割出的2000多个候选区域，进行切割或者缩放形变处理到固定大小，这样虽然满足了CNN对图片大小的要求，确造成图片的信息缺失或者变形，会降低图片识别的正确率.如下图所示：正文：何凯明大神在看到RCNN模型

R-CNN-->SPPNet-->FAST-RCNN-->FASTER-RCNN1、R-CNN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?

版权声明：本文由Kathy投稿1、Introduction1.1R-CNNandSPPnetR-CNN的弊端：多阶段（3）的训练过程训练的时间和空间开销大速度过慢R-CNN的问题症结在于其不能共享计算，而SPPnet

空间金字塔池化(SpatialPyramidPooling,SPP)在SPPnet和Fast-RCNN中都用到了空间金字塔池化(SpatialPyramidPooling,SPP)来提高objectdetection

文章目录0.摘要1.简介2.基于空间金字塔池化的深度网络2.1卷积层和特征图2.2空间金字塔池化层2.3网络的训练2.3.1单一尺寸训练2.3.2多尺寸训练3.用于图像分类的SPP-NET3.1ImageNet2012分类实验3.1.1基准网络架构3.1.2多层次池化提升准确度3.1.3多尺寸训练提升准确度3.1.4全图像表示提升准确度3.1.5特征图上的多视图测试3.1.6ILSVRC2014总

objectdetection技术的演进：RCNN->SppNET->Fa

在深度学习出现之前，传统的目标检测方法大概分为区域选择（滑窗）、特征提取（SIFT、HOG等）、分类器（SVM、Adaboost等）三个部分，其主要问题有两方面：一方面滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高，窗口冗余；另一方面手工设计的特征鲁棒性较差。自深度学习出现之后，目标检测取得了巨大的突破，最瞩目的两个方向有：1以RCNN为代表的基于RegionProposal的深度学习目标检测算法（RCNN

R-CNN原理： R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采取提取框，对每个框提取特征，图像分类，非极大值抑制等四个步骤，只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。 对于原始图像，首先使用SelectiveSearch搜寻可能存在物体的区域。SelectiveSearch可以从图像中启发式地搜索出可能包含物体的区域。相比穷举而言，SelectiveSearch可以减少一部分计算

2.3两步方法(two-steps)2.3.1CNN未出现之前2.3.2RCNN2.3.3SPPnet2.3.4Fast-RCNN2.4一步法(one-step)2.4.1YOLO2.4.2SSD2.4.3YOYO-v22.4.4YOYO-v32.4.5

基于”Proposal+Classification”的ObjectDetection的方法，RCNN系列(R-CNN、SPPnet、FastR-CNN以及FasterR-CNN)取得了非常好的效果，因为这一类方法先预先回归一次边框