两步检测算法详解：从R-CNN到Mask R-CNN

"本文总结了从RCNN到Mask R-CNN的目标检测算法发展，包括R-CNN的基本流程、存在的问题及SPPNet的改进，最后提及了两步检测模型Light-Head R-CNN的引入。" 目标检测是计算机视觉领域中的核心任务之一，它旨在识别并定位图像中的物体。本文主要关注两步检测算法，即R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）及其后续改进。R-CNN由Ross Girshick等人提出，它的出现标志着深度学习在目标检测上的突破。 R-CNN算法流程如下： 1. 使用Selective Search等方法生成1K到2K个候选区域（RoIs，Region of Interest），这些区域大小不一。 2. 对每个缩放后的RoI（warped region）应用预训练的CNN（如AlexNet或VGG）提取特征，并将特征保存到磁盘。 3. 读取特征，将其输入到每个类别的支持向量机（SVM）分类器，判断RoI是否包含该类物体。 4. 使用位置回归器调整RoI的位置，以更精确地框定物体。 R-CNN的优势在于： - 结构清晰，易于理解。 - CNN自动提取特征，减少了人工特征工程的需求。 - Selective Search减少了候选区域数量，提高了检测质量。 - 相比滑动窗口法，提高了预测精度。 然而，R-CNN也存在显著的局限性： - 计算效率低，每个RoI都需要单独处理。 - 固定尺寸的RoI可能导致物体比例失真，丢失细节。 - 非端到端训练，需要多阶段完成，包括预训练、微调、存储特征、训练SVM和位置回归。 - 磁盘存储大量特征，耗时且占用空间大。 - 候选区域生成过程耗时。 - 预测速度极慢，一张图片可能需要近50秒。 为解决这些问题，何凯明提出了SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling Network）。SPP-Net将特征提取与RoI生成顺序反转，先提取全局图像的特征，然后对不同大小的RoI进行池化。这样避免了重复计算，提高了速度，同时保持了特征的尺度不变性。 随着研究的深入，Mask R-CNN进一步扩展了R-CNN系列，不仅检测物体，还能实现像素级的语义分割，即预测物体的精确轮廓。Light-Head R-CNN则是一种轻量级的改进模型，旨在提高检测速度，降低计算复杂度，同时保持一定的检测性能。 总结来说，从RCNN到Mask R-CNN的发展体现了目标检测技术的进步，从最初的基于区域的方法到现在的端到端网络，不断优化着检测速度、精度和效率。这些算法的演进为实际应用提供了更强大、更灵活的工具。