RCNN简介

RCNN（Regions with CNN features）是在2014年提出的一种目标检测算法，RCNN是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，借助CNN良好的特征提取和分类的性能，通过REgionPropo方法实现目标检测。

RCNN的特点与流程总结

一：速度
经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域，之后仅在这些候选区域上提取特征，进行判断。

二：训练集
经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征（Haar，HOG）。本文则需要训练深度网络进行特征提取。可供使用的有两个数据库：
一个较大的识别库（ImageNet ILSVC 2012）：标定每张图片中物体的类别。一千万图像，1000类。
一个较小的检测库（PASCAL VOC 2007）：标定每张图片中，物体的类别和位置。一万图像，20类。
本文使用识别库进行预训练，而后用检测库调优参数。最后在检测库上评测。

流程
RCNN算法分为4个步骤

• 一张图像生成1K~2K个候选区域
• 对每个候选区域，使用深度网络提取特征
• 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
• 使用回归器精细修正候选框位置