目录
[1. 区域卷积神经网络(region-based CNN or regions with CNN features)](#1. 区域卷积神经网络(region-based CNN or regions with CNN features))
[1.1 R-CNN编辑](#1.1 R-CNN编辑)
[1.2 Fast R-CNN](#1.2 Fast R-CNN)
[1.3 Faster R-CNN](#1.3 Faster R-CNN)
[1.4 Mask R-CNN](#1.4 Mask R-CNN)
[1.5 模型精度比较](#1.5 模型精度比较)
[1.6 总结](#1.6 总结)
[2. 单发多框检测（SSD）](#2. 单发多框检测（SSD）)
[3. YOLO](#3. YOLO)
[4. Center Net](#4. Center Net)
目标检测算法主要分为两个类型
（1）two-stage方法， 如R-CNN系算法（region-based CNN），其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高
**（2）one-stage方法，**如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡，导致模型准确度稍低
1. 区域卷积神经网络(region-based CNN or regions with CNN features)
1.1 R-CNN
首先从输入图像中选取若干个提议区域（锚框是选取方式的一种），并标注它们的类别和边界框（如偏移量）。然后用卷积神经网络来对每个提议区域（锚框）进行前向传播以抽取特征。最后用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。
R-CNN 模型的四个步骤：
-
对输入图像使用选择性搜索 来选取多个高质量的提议区域。这些提议区域通常是在多个尺度 下选取的，并具有不同的形状和大小 ；每个提议区域都将被标注类别和真实边框
-
选择一个预训练的卷积神经网络，并将其在输出层之前截断。将每个提议区域变形为网络需要的输入尺寸，并通过前向传播输出抽取的提议区域特征
-
将每个提议区域的特征连同其标注的类别作为一个样本。训练多个支持向量机 对目标分类，其中每个支持向量机用来判断样本是否属于某一个类别
-
将每个提议区域的特征连同其标注的边界框作为一个样本，训练线性回归模型 来预测真实边界框
上图中对 3 * 3 的黑色方框中的区域进行 2 * 2 的兴趣区域池化，由于 3 * 3 的区域不能均匀地进行切割成 4 块，所以会进行取整（最终将其分割成为 2 * 2、1 * 2、2 * 1、1 * 1 四块），在做池化操作的时候分别对四块中每一块取最大值，然后分别填入 2 * 2 的矩阵中相应的位
兴趣区域汇聚层（RoI Pooing）与一般的汇聚层有什么不同？
在一般的汇聚层中，通过设置汇聚窗口、填充和步幅的大小来间接控制输出形状
在兴趣区域汇聚层中，对每个区域的输出形状是可以直接指定的
尽管 R-CNN 模型通过预训练的卷积神经网络有效地抽取了图像特征，但是速度非常慢（如果从一张图片中选取了上千个提议区域，就需要上千次的卷积神经网络的前向传播来执行目标检测，计算量非常大）
1.2 Fast R-CNN
R-CNN 每次拿到一张图片都需要抽取特征，如果说一张图片中生成的锚框数量较大，抽取特征的次数也会相应的增加，大大增加了计算量.。因此，R-CNN 的主要性能瓶颈在于，对于每个提议区域，卷积神经网络的前向传播是独立的，没有共享计算（这些提议区域通常有重叠，独立的特征提取会导致重复计算）
1.3 Faster R-CNN
为了精确地检测目标结果，Fast R-CNN 模型通常需要在选择性搜索中生成大量的提议区域
因此，Faster R-CNN 提出将选择性搜索替换为区域提议网络（region proposal network，RPN），模型的其余部分保持不变，从而减少区域的生成数量，并保证目标检测的精度
1.4 Mask R-CNN
如果在训练集中还标注了每个目标在图像上的像素级位置，Mask R-CNN 能够有效地利用这些相近地标注信息进一步提升目标检测地精度
1.5 模型精度比较
x 轴表示模型的运行速度，越往右表示模型的速度越快，越往左越慢
y 轴表示 mAP（可以简单认为是边界框的预测精度），越往上表示精度越高
图中圆圈的大小表示内存的使用
Faster RCNN 相对来说精度比较高，但是它在精度提升的同时，样本的处理速度也在变慢（所以只有在对精度要求特别高的场景下会采用 Faster RCNN，但是在工业上使用较少）
1.6 总结
2. 单发多框检测（SSD）
对每个像素生成多个以它为中心的多个锚框
上图中绿色的点表示 SSD
从图中可以看出，SSD 相对于Faster RCNN 来讲速度快很多，但是精度不是太好
SSD 的实现相对来讲比较简单，R-CNN 系列代码的实现非常困难
3. YOLO
上图中表示 yolo v3 的直线底端表示论文中的原始精度，顶端表示通过改进之后所能达到的最大精度
4. Center Net
