R-CNN：利用CNN特征进行精确目标检测

"RCNN经典论文——利用丰富的特征层次进行精确的目标检测和语义分割技术报告" 这篇论文"Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation"由Ross Girshick等人于UC Berkeley发布，提出了一个名为RCNN（Regions with CNN features）的深度学习目标检测算法。RCNN是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）在目标检测领域的里程碑式工作，显著提升了当时对象检测的性能。 在过去的几年里，尽管已经有一些优秀的方法，但对象检测的性能在PASCAL VOC数据集上已经停滞不前。这些方法通常是复杂的集成系统，结合了低级图像特征和高级上下文信息。RCNN的出现打破了这一局面，通过将高容量的CNN应用于自下而上的区域提议（region proposals），在VOC2012数据集上实现了比之前最佳结果高出30%以上的平均精度提升，达到了53.3%的mAP（mean Average Precision）。 RCNN的核心洞察力有两点： 1. **应用CNN于区域提议**：首先，使用预处理算法（如Selective Search）生成可能包含目标的候选区域。然后，对每一个候选区域应用CNN进行独立的特征提取。这使得模型可以更准确地定位和分割对象。 2. **预训练与微调策略**：由于标注数据通常有限，RCNN采用了预训练和领域特定微调的策略。它首先在大规模、标注丰富的数据集（如ImageNet）上进行预训练，以学习通用的视觉特征，随后在目标检测任务的数据集上进行微调，使其适应特定领域的需求，从而显著提升性能。 RCNN的工作流程包括三个主要步骤：区域提议、CNN特征提取和分类及边界框回归。每个区域提议通过CNN转化为固定大小的特征向量，然后送入SVM（支持向量机）进行类别分类，同时使用线性回归器调整初始边界框，以提高检测的准确性。 尽管RCNN在当时取得了显著的成就，但它也有一些局限性，例如计算效率低（因为每个区域都要通过整个CNN）、训练过程复杂等。这些挑战催生了后续的改进版本，如Fast R-CNN和Faster R-CNN，它们通过共享卷积层计算和使用区域 Proposal Network（RPN）来进一步优化速度和性能。 RCNN是深度学习在目标检测领域的一个重要突破，它展示了深度模型在处理图像识别任务中的强大潜力，并为后续的YOLO、SSD等实时检测算法奠定了基础。