两阶段目标检测算法发展历程

### 两阶段目标检测算法的发展历程

#### 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)[^2]。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。R-CNN系列模型标志着两阶段目标检测算法的重要转折点。

#### R-CNN及其变体
- **R-CNN**：首次引入了使用CNN提取区域提议(Region Proposal)，并通过SVM分类器进行类别预测的概念[^1]。

- **Fast R-CNN**：改进了训练流程并提高了效率，通过共享整个图像上的卷积计算来加速处理速度。

- **Faster R-CNN**：进一步优化，在同一框架内集成了高效的区域提议生成机制——即Region Proposal Network(RPN), 实现端到端的学习过程。

import torch.nn as nn

class FasterRCNN(nn.Module):
    def __init__(self, backbone, rpn_head, roi_heads):
        super(FasterRCNN, self).__init__()
        self.backbone = backbone
        self.rpn_head = rpn_head
        self.roi_heads = roi_heads
    
    def forward(self, images, targets=None):
        features = self.backbone(images)
        proposals = self.rpn_head(features)
        detections = self.roi_heads(features, proposals, targets)
        return detections

#### 后续发展与应用扩展
后续研究继续围绕提升精度、加快推理时间等方面展开工作。例如Mask R-CNN不仅能够定位物体位置还能分割实例轮廓；Cascade R-CNN则专注于提高边界框回归准确性以获得更精确的结果。