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目标检测系列(一):R-CNN
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文章浏览阅读1.5w次，点赞75次，收藏219次。本文详细介绍了R-CNN、FastR-CNN和FasterR-CNN这三个经典的深度学习目标检测算法，从候选区域生成、特征提取、分类与回归，到速度优化和训练过程，展示了它们在计算机视觉领域的重要地位。
R-CNN论文详情见我的博客： 深度学习论文阅读（七）：R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 1.背景介绍 目标检测（Object Detection) 就是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，通俗点说就是给定一张图片要精确的定位到物体所在位置 ...
R-CNN算法是目标检测领域的开山之作，为后续发展的各种目标检测算法指明了方向。本文将基于17Flowers数据集，在Pytorch框架下实现R-CNN目标检测功能。主要内容包括选择性搜索、目标特征提取及分类、边界框回归、模型训练、检测框预测等原理及代码实现。
RCNN的提出者Ross Girshick提出了这样的想法，即每个图像只运行一次CNN，然后找到一种在2,000个区域内共享该计算的方法。 在Fast RCNN中，将输入图像馈送到CNN，CNN生成卷积特征映射。
目标检测系列—R-CNN 详解 1. 引言 R-CNN（Regions with Convolutional Neural Networks） 是由 Ross B. Girshick 等人于 2014 年提出的目标检测方法，标志着目标检测进入了深度学习的新时代。R-CNN 基于 区域提议 和 卷积神经网络，通过结合区域提议网络（RPN）和 CNN 来进行目标检测。 R-CNN 提出的一个重要创新是 使用卷 ...
针对R-CNN速度慢且提议框大量重叠需要重复卷积计算的这一问题，Fast R-CNN通过将整张图片输入主干网络，得到相应的特征图，然后将SS算法生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵，并共享卷积计算。
在R-CNN中，Bounding box的作用是修正ss推荐的区域的边界，输入的特征是AlexNet的第五层特征，与SVM分类器一样，它也是每一个类别都有一个模型，一共20个。 在上面，我们分别介绍了R-CNN的四个部分和他们的作用，可以看到，其实都是之前的东西，但是R-CNN的成功之处在于找到一种训练与测试的方法，把 ...
二、R-CNN算法流程 RCNN的 核心思想 是将目标检测问题转化为一系列的候选区域（region proposal）的分类问题。 首先，它使用一个基于选择性搜索（Selective Search）的方法生成一组可能包含目标的候选区域。
2014年，Ross Girshick等人提出了R-CNN算法，开启了深度学习目标检测的新纪元。在此之前，目标检测任务主要依赖于手工设计的特征和传统的 机器学习 算法。然而，随着卷积 神经网络 （CNN）在图像分类任务中的出色表现，人们开始尝试将其应用于目标检测。R-CNN正是这一思路的杰出代表。 R-CNN的原理
2.1 selective search与R-CNN 传统目标检测方法中的区域选择过程用的是穷举法的思路而不是生成候选区域方法，每滑一个窗口检测一次，相邻窗口信息重叠高，检测速度慢，这导致出现非常多的无效区域的判断，一张普通大小的图像可以轻易提出超过1万的候选区域。