R-CNN、Fast_R-CNN和Faster_R-CNN

R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN

R-CNN

R-CNN 是 2014 年由 Ross Girshick 等人提出的第一个基于深度学习的目标检测算法。R-CNN 的整体框架如下：

1. 使用 Selective Search 算法从图像中提取约 2000 个候选区域（Region Proposal）。
2. 将候选区域输入到 ImageNet 预训练的 CNN 中提取特征。
3. 使用支持向量机（SVM）对候选区域进行分类。
4. 使用边界框回归（Bounding Box Regression）对候选区域进行边界框的微调。

R-CNN 的优点是：

• 首次将深度学习应用于目标检测，取得了突破性的进展。
• 可以检测多种目标，如人、车、动物等。

R-CNN 的缺点是：

• 候选区域的生成需要额外的计算。
• SVM 分类和边界框回归需要额外的存储空间。

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Fast R-CNN

Fast R-CNN 是 2015 年由 Ross Girshick 等人提出的改进版，主要解决了 R-CNN 中候选区域生成和特征提取冗余的问题。Fast R-CNN 的整体框架如下：

1. 使用 Selective Search 算法从图像中提取约 2000 个候选区域。
2. 将整张图像输入到 CNN 中提取特征。
3. 使用 RoI pooling 层将候选区域映射到 CNN 的最后一层特征图上。
4. 使用全连接层对候选区域进行分类和边界框回归。

Fast R-CNN 的优点是：

• 解决了候选区域生成和特征提取冗余的问题，提高了效率。
• 可以与其他目标检测算法结合使用，提高性能。

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Faster R-CNN

Faster R-CNN 是 2015 年由 Ross Girshick 等人提出的进一步改进版，主要解决了 Fast R-CNN 中候选区域生成的准确性问题。Faster R-CNN 的整体框架如下：

1. 使用 Region Proposal Network（RPN）生成候选区域。
2. 将整张图像输入到 CNN 中提取特征。
3. 使用 RoI pooling 层将候选区域映射到 CNN 的最后一层特征图上。
4. 使用全连接层对候选区域进行分类和边界框回归。

Faster R-CNN 的优点是：

• 使用 RPN 生成候选区域，提高了准确性。
• 可以与其他目标检测算法结合使用，提高性能。

R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 的区别

R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 的主要区别如下表所示：

算法	候选区域生成	特征提取	分类	边界框回归
R-CNN	Selective Search	ImageNet 预训练的 CNN	SVM	边界框回归
Fast R-CNN	Selective Search	ImageNet 预训练的 CNN	RoI pooling 层	全连接层
Faster R-CNN	RPN	ImageNet 预训练的 CNN	RoI pooling 层	全连接层

结论

R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 是目标检测领域的里程碑，它们在提高目标检测的准确性和效率方面做出了重要贡献。Faster R-CNN 是目前最常用的目标检测算法之一，它已经被广泛应用于各种视觉任务，如图像分类、物体检测、人脸识别等。

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References

• Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
• Fast R-CNN
• Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

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本文作者： Corner
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