目标检测演进：从RCNN到Mask R-CNN的两步算法解析

"目标检测-从RCNN到MaskRCNN两步检测算法总结" 目标检测是计算机视觉领域中的关键任务，其目的是在图像中识别并定位出感兴趣的物体。本文重点介绍了从R-CNN到Mask R-CNN的发展过程，特别是两步检测算法的演进。两步检测算法通常包括候选区域生成和分类定位两个阶段。 R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）由Ross Girshick等人提出，它标志着深度学习在目标检测领域的应用。R-CNN的核心流程如下： 1. 使用Selective Search等方法生成约1K至2K个候选区域，这些区域大小不一，需要通过warped region进行尺寸标准化，以便适应CNN的固定输入尺寸需求。 2. 对每个warped后的候选区域，利用预训练的CNN模型提取特征，并将其存储到磁盘。 3. 加载特征，然后用SVM分类器对每个区域进行分类，并通过位置回归器进行边界框微调。 4. 优点在于CNN自动提取特征，减少了手工特征设计的复杂性，同时通过Selective Search优化了候选区域，提高了检测精度。 5. 缺点则包括：计算效率低（每个候选区域都需要通过CNN）、特征重复提取、缩放可能导致物体形状失真、非端到端训练（多阶段流程）、磁盘读写开销大以及预测时间过长。 为了解决R-CNN的问题，何凯明提出了SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling Network），将候选区域提取特征的顺序反转，先进行全局特征提取，然后在固定尺寸的特征图上进行候选区域池化。这种方法减少了重复计算，提升了计算效率，同时保持了特征的长宽比，改善了物体细节的保留。 进一步发展，Mask R-CNN引入了实例分割，不仅检测物体，还能识别每个物体的像素级掩模。Mask R-CNN在Fast R-CNN的基础上添加了一个分支来预测每个类别对象的二值掩模，实现了目标检测和语义分割的同步。此外，它引入了Faster R-CNN的区域提议网络（RPN），将候选区域生成与特征提取整合在一个网络中，极大地提高了整个系统的速度和性能。 总结来说，从R-CNN到Mask R-CNN的进步，体现了目标检测技术逐步优化的过程，从最初的多阶段非端到端模型，发展到高效、端到端的解决方案，同时增加了对物体细节和内部结构的精确理解。这些进展对于自动驾驶、智能监控、图像分析等应用有着深远的影响。