基于候选区域的R-CNＮ系列网络简介
使用候选区域方法（region proposal method）创建目标检测的感兴趣区域（ROI）。在选择性搜索（selective search，SS）中，首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，首先对较小的组进行分组。继续合并区域，直到所有区域都结合在一起。下图第一行展示了如何使区域增长，第二行中的蓝色矩形代表合并过程中所有可能的 ROI。
１、Ｒ-ＣＮＮ
R-CNN 利用候选区域方法创建了约 2000 个 ROI。这些区域被转换为固定大小的图像，并分别馈送到卷积神经网络中。该网络架构后面会跟几个全连接层，以实现目标分类并提炼边界框。
通过使用更少且更高质量的 ROI，R-CNN 要比滑动窗口方法更快速、更准确，R-CNN 整个系统的流程图：
伪代码如下所示：
ROIs = region_proposal(image)
for ROI in ROIs
patch = get_patch(image, ROI)
results = detector(patch)２、Ｆast R-CNN
候选区域方法有非常高的计算复杂度。为了加速这个过程，我们通常会使用计算量较少的候选区域选择方法构建 ROI，并在后面使用线性回归器（使用全连接层即是边界框回归器）进一步提炼边界框，R-CNN 需要非常多的候选区域以提升准确度，但其实有很多区域是彼此重叠的，因此 R-CNN 的训练和推断速度非常慢。如果我们有 2000 个候选区域，且每一个都需要独立地馈送到 CNN 中，那么对于不同的 ROI，我们需要重复提取 2000 次特征。此外，CNN 中的特征图以一种密集的方式表征空间特征，那么我们能直接使用特征图代替原图来检测目标吗？
Fast R-CNN 使用特征提取器（CNN）先提取整个图像的特征，而不是从头开始对每个图像块提取多次。然后，我们可以将创建候选区域的方法直接应用到提取到的特征图上。例如，Fast R-CNN 选择了 VGG16 中的卷积层 conv5 来生成 ROI，这些关注区域随后会结合对应的特征图以裁剪为特征图块，并用于目标检测任务中。我们使用 ROI 池化将特征图块转换为固定的大小，并馈送到全连接层进行分类和定位。因为 Fast-RCNN 不会重复提取特征，因此它能显著地减少处理时间。
以下是 Fast R-CNN 的流程图：
在下面的伪代码中，计算量巨大的特征提取过程从 For 循环中移出来了，因此速度得到显著提升。Fast R-CNN 的训练速度是 R-CNN 的 10 倍，推断速度是后者的 150 倍：
伪代码如下所示：
feature_maps = process(image)
ROIs = region_proposal(feature_maps)
for ROI in ROIs
patch = roi_pooling(feature_maps, ROI)
results = detector2(patch)
Fast R-CNN 最重要的一点就是包含特征提取器、分类器和边界框回归器在内的整个网络能通过多任务损失函数进行端到端的训练，这种多任务损失即结合了分类损失和定位损失的方法，大大提升了模型准确度。
ROI 池化
因为 Fast R-CNN 使用全连接层，所以我们应用 ROI 池化将不同大小的 ROI 转换为固定大小。
为简洁起见，我们先将 8×8 特征图转换为预定义的 2×2 大小。
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下图左上角：特征图。
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右上角：将 ROI（蓝色区域）与特征图重叠。
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左下角：将 ROI 拆分为目标维度。例如，对于 2×2 目标，我们将 ROI 分割为 4 个大小相似或相等的部分。
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右下角：找到每个部分的最大值，得到变换后的特征图。
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输入特征图（左上），输出特征图（右下），ROI (右上，蓝色框)。
按上述步骤得到一个 2×2 的特征图块，可以馈送至分类器和边界框回归器中。
3、Faster R-CNN
Fast R-CNN 依赖于外部候选区域方法，如选择性搜索。但这些算法在 CPU 上运行且速度很慢。在测试中，Fast R-CNN 需要 2.3 秒来进行预测，其中 2 秒用于生成 2000 个 ROI。Faster R-CNN 采用与 Fast R-CNN 相同的设计，只是它用内部深层网络代替了候选区域方法。新的候选区域网络（RPN）在生成 ROI 时效率更高，并且以每幅图像 10 毫秒的速度运行。
伪代码如下所示：
feature_maps = process(image)
ROIs = region_proposal(feature_maps) # Expensive!
for ROI in ROIs
patch = roi_pooling(feature_maps, ROI)
results = detector2(patch)
候选区域网络
候选区域网络（RPN）将第一个卷积网络的输出特征图作为输入。它在特征图上滑动一个 3×3 的卷积核，以使用卷积网络（如下所示的 ZF 网络）构建与类别无关的候选区域。其他深度网络（如 VGG 或 ResNet）可用于更全面的特征提取，但这需要以速度为代价。ZF 网络最后会输出 256 个值，它们将馈送到两个独立的全连接层，以预测边界框和两个 objectness 分数，这两个 objectness 分数度量了边界框是否包含目标。我们其实可以使用回归器计算单个 objectness 分数，但为简洁起见，Faster R-CNN 使用只有两个类别的分类器：即带有目标的类别和不带有目标的类别。
对于特征图中的每一个位置，RPN 会做 k 次预测。因此，RPN 将输出 4×k 个坐标和每个位置上 2×k 个得分。下图展示了 8×8 的特征图，且有一个 3×3 的卷积核执行运算，它最后输出 8×8×3 个 ROI（其中 k=3）。下图（右）展示了单个位置的 3 个候选区域。
此处有 3 种猜想，稍后我们将予以完善。由于只需要一个正确猜想，因此我们最初的猜想最好涵盖不同的形状和大小。因此，Faster R-CNN 不会创建随机边界框。相反，它会预测一些与左上角名为「锚点」的参考框相关的偏移量（如𝛿x、𝛿y）。我们限制这些偏移量的值，因此我们的猜想仍然类似于锚点。
要对每个位置进行 k 个预测，我们需要以每个位置为中心的 k 个锚点。每个预测与特定锚点相关联，但不同位置共享相同形状的锚点。
这些锚点是精心挑选的，因此它们是多样的，且覆盖具有不同比例和宽高比的现实目标。这使得我们可以以更好的猜想来指导初始训练，并允许每个预测专门用于特定的形状。该策略使早期训练更加稳定和简便。
Faster R-CNN 使用更多的锚点。它部署 9 个锚点框：3 个不同宽高比的 3 个不同大小的锚点框。每一个位置使用 9 个锚点，每个位置会生成 2×9 个 objectness 分数和 4×9 个坐标。
总结：Ｒ-CNN系列的性能比较：
参考引用出处：https://mp.weixin.qq.com/s/5zE78EU_NdV5ZeW5t1yV7A
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