原文地址：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

Introdcution

  从图片中可以看出Rcnn过程主要经历4个阶段

1. 输入图片
2. 选取预选区域(Region proposal)

值得注意的是，这里预选区域时用 Selective Search方法
方法原文如下：Selective Search
解析如下：SS解析
Selective Search遵循如下的原则：
1 图片中目标的尺寸不一，边缘清晰程度也不一样，选择性搜索应该能够将所有的情况都考虑进去，如下图，最好的办法就是使用分层算法来实现
2 区域合并的算法应该多元化。初始的小的图像区域（Graph-Based ImageSegmentation得到）可能是根据颜色、纹理、部分封闭等原因得到的，一个单一的策略很难能适应所有的情况将小区域合并在一起，因此需要有一个多元化的策略集，能够在不同场合都有效。
3 能够快速计算。

 3.将预选区域Resize成一致规模的图片后通过CNN网络得到特征(文中使用227，为了与当时的Alexnet相对应)
 4.将得到的特征训练为二分SVM分类器，一次只能判断一类。同时产生Bounding-box Regression 得到BBox

以下是文章所使用方法与可选择方法对比：

在文章Introduction中，可以看到作者也想到利用sliding windows方法，这一方法正是one-stage常用的方法，但是最终因为经历的conv与pooling操作过多，导致感受野过大，放弃使用这一方法，在one-stage方法中使用multi-scale解决

详细过程(训练与识别)

1 预处理阶段

1.1 region proposal

文章指出选择预选区域的方法有很多，Rcnn主要使用以下两篇文章中提到的方法：
Selective Search for Object Recognition
Regionlets for Generic Object Detection

1.2 feature extraction

 文章直接将经过Region proposal的2000个左右的候选区域进行padding=16的扩充(即将预选区域周围的16像素都加入进预选区域)，然后将图片直接缩放至227&＃x00D7;227" role="presentation" > 227×227 $227\times 227$规格的图片输入CNN结构中得到4096维特征，也就是说每个预选区域都会有4096维的特征输出。

文章使用的网络结构如下图所示：

2 测试阶段检测

 测试阶段，使用selective search的方法在测试图片上提取2000个region propasals ，将每个region proposals归一化到227x227，然后再CNN中正向传播，将最后一层得到的特征提取出来。然后对于每一个类别，使用为这一类训练的SVM分类器对提取的特征向量进行打分，得到测试图片中对于所有region proposals的对于这一类的分数，再使用贪心的非极大值抑制去除相交的多余的框。另外还会对经过CNN的pool5之后的特征进行Bbox回归预测，使得预测到的Bbox更加准确(下文会提到Bbox回归)。

非极大值抑制（NMS）：先计算出每一个bounding box的面积，然后根据score进行排序，把score最大的bounding box作为选定的框，计算其余bounding box与当前最大score与box的IoU，去除IoU大于设定的阈值的bounding
box。然后重复上面的过程，直至候选bounding box为空，然后再将score小于一定阈值的选定框删除得到一类的结果。

 作者提到花费在region propasals和提取特征的时间是13s/张-GPU和53s/张-CPU，可以看出时间还是很长的，不能够达到及时性。

3 训练阶段

3.1 有监督预训练

 作者使用caffe框架利用ILSVRC 2012的数据集（应该就是imagenet吧）对网络模型进行了训练，使网络模型中的参数都是经过训练过的参数，而不是刚开始那样随机初始化的参数

3.2 特定领域的fine-tuning

 为了适应不同场合的识别需要，如VOC，对网络继续使用从VOC图片集上对region proposals归一化后的图片进行训练。网络只需要将最后的1000类的分类层换成21类的分类层（20个VOC中的类别和1个背景类），其他都不需要变。为了保证训练只是对网络的微调而不是大幅度的变化，网络的学习率只设置成了0.001。计算每个region proposal与人工标注的框的IoU，IoU重叠阈值设为0.5，大于这个阈值的作为正样本，其他的作为负样本（负样本指的就是被判断为背景），然后在训练的每一次迭代中都使用32个正样本（包括所有类别）和96个背景样本组成的128张图片的batch进行训练（这么做的主要原因还是正样本图片太少了）

值得注意的是，这样训练之后特岛的是网络特征还需要进行下一步的训练

3.3 特定类别的分类器

 对每个类都训练一个线性的SVM分类器，训练SVM需要正负样本文件，可以想象得到，刚好包含某一类物体的region proposal应该是正样本，完全不包含的region proposal应该是负样本，但是对于部分包含某一类物体的region proposal该如何训练呢，作者同样是使用IoU阈值的方法，这次的阈值为0.3，计算每一个region proposal与标准框的IoU，大于这个阈值的作为正样本，小于的作为负样本。由于训练样本比较大，作者使用了standard hard negative mining method（具体reference to hard negative mining of my blog）来训练分类器。作者表示在补充材料中讨论了为什么fine-tuning和训练SVM时所用的正负样本标准不一样（0.5和0.3），以及为什么不直接用卷积神经网络的输出来分类而要单独训练SVM来分类。rbg大神主页，补充材料

单独训练SVM的原因
1).cnn在训练的时候，对训练数据做了比较宽松的标注，比如一个 bounding box可能只包含物体的一部分，那么我也把它标注为正样本，用于训练cnn；
2).采用这个方法的主要原因在于因为CNN容易过拟合，所以需要大量的训练数据，所以在CNN训练阶段我们是对Boundingbox的位置限制条件限制的比较松(IOU只要大于0.5都被标注为正样本了)；
3).然而svm训练的时候，因为svm适用于少样本训练，所以对于训练样本数据的IOU要求比较严格，我们只有当boundingbox把整个物体都包含进去了，我们才把它标注为物体类别，然后训练svm分类器
SVM的训练：
这是一个二分类问题，我么假设我们要检测车辆。我们知道只有当bounding box把整量车都包含在内，那才叫正样本；如果bounding box 没有包含到车辆，那么我们就可以把它当做负样本。但问题是当我们的检测窗口只有部分包好物体，那该怎么定义正负样本呢？作者测试了IOU阈值各种方案数值0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5。最后我们通过训练发现，如果选择IOU阈值为0.3效果最好（选择为0精度下降了4个百分点，选择0.5精度下降了5个百分点）,即当重叠度小于0.3的时候，我们就把它标注为负样本。
一旦CNN f7层特征被提取出来，那么我们将为每个物体类训练一个svm分类器。当我们用CNN提取2000个候选框，可以得到2000*4096这样的特征向量矩阵，然后我们只需要把这样的一个矩阵与svm权值矩阵4096*N点（Therefore，the pool5 need to be set as）乘(N为分类类别数目，因为我们训练的N个svm，每个svm包含4096个W)，就可以得到结果了。
因此也可以得知，RCNN方法只能预测出一个BoundingBox，所以不能预测多目标，这个问题在后续论文中也会有所改进

总结：首先进行fine-tune，这时IoU设置为0.5，得到网络权重。其次将fc7得到的4096维特征当做输入训练N个(N为数据集类别数)二分类SVM得到最终的分类器。然后在上面利用SVM进行二分类判断当前的region有没有包含我们需要的物体(对结果进行排序，取前面的IOU最大的那几个(nms))，在对这些进行canny边缘检测，才可以得到bounding-box(then B-BoxRegression)。

Bounding Box regression

 但是还有一个问题，此时得到的Bounding-box是不合格的，所以还要对每个类别的B-box做一个回归才能得到最后的预测，对于Bbox回归的解释如下图所示：

 那么具体怎么才能做好这个转换呢？

值得注意的是：这里既然被看做是一个回归问题则必须RP与GT相离比较接近，具体而言当输入的 Proposal 与 Ground Truth 相差较小时(RCNN
设置的是 IoU>0.6)，可以认为这种变换是一种线性变换，那么我们就可以用线性回归来建模对窗口进行微调。 但是通过后续的研究可以通过end to end的训练方式训练回归而不必非要线性回归。

 那么这个回归的输入与输出分别是什么呢？

• 输入
  

• 输出：可以看到所要得到的输出实际是需要的位移量以及放缩的尺度
  
   因此目标函数可以表示为
  
    直到进行框体预测时：
  

总结

 文章的一些实验结果以及可视化过程还有训练参数可以在文中查看。Rcnn实际过程可以用下图来展示：

 该方法实际是比较麻烦的，需要RP两次输入进CNN模型，第一次得到classification的结果，第二次才能得到(NMS+regression)bounding-box。这篇文章主要贡献还是在于第一次直接使用CNN模型直接提取

 另外基于这篇文章后面提出ROI pooling也是开启two-stage目标检测方法的大门。