两阶段目标检测检测器发展历程

### 两阶段目标检测器的发展历程

#### 起源与发展背景
早期的目标检测方法主要依赖于手工设计特征，如HOG (Histogram of Oriented Gradients)[^3]。随着深度学习技术的进步，基于卷积神经网络(CNN)的方法逐渐成为主流。2014年提出的R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)标志着现代两阶段目标检测框架的开端[^1]。

#### R-CNN系列演进
- **R-CNN**: 首次引入了候选区域加CNN分类的概念，显著提升了检测精度，但由于训练过程复杂且耗时较长，在实际应用中有一定局限性。

- **Fast R-CNN**: 改进了原版R-CNN中的多步计算流程，实现了端到端的学习机制，并提高了效率；同时提出了ROI Pooling层以更好地适应不同大小的对象框。

- **Faster R-CNN**: 进一步优化了候选区生成环节，采用Region Proposal Networks (RPNs), 实现了更加快捷有效的候选框提取方式，使得整个系统更加紧凑高效。

- **Mask R-CNN**: 延续自Faster R-CNN架构基础上增加了实例分割功能，不仅能够精确定位物体位置还能描绘其轮廓形状，广泛应用于医疗影像分析等领域。

这些进展反映了计算机视觉社区对于提高检测速度与准确性持续不断的努力方向。值得注意的是，尽管Open Images Object Detection Challenge提供了更大规模的数据集支持更多种类别的识别任务，但核心算法逻辑仍然遵循上述演变路径。

import torch.nn as nn

class FasterRCNN(nn.Module):
    def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform):
        super(FasterRCNN, self).__init__()
        self.backbone = backbone
        self.rpn = rpn
        self.roi_heads = roi_heads
        self.transform = transform
    
    def forward(self, images, targets=None):
        original_image_sizes = []
        for img in images:
            val = img.shape[-2:]
            assert len(val) == 2
            original_image_sizes.append((val[0], val[1]))
        
        images, targets = self.transform(images, targets)

        features = self.backbone(images.tensors)
        proposals, proposal_losses = self.rpn(images, features, targets)
        detections, detector_losses = self.roi_heads(features, proposals, images.image_sizes, targets)
        ...