R-CNN（Regions with CNN features）是深度学习在目标检测领域的一个重要里程碑。它通过结合区域提议和卷积神经网络（CNN）的特征提取，实现了对图像中目标的检测。

R-CNN 简介

R-CNN 的核心思想是将图像分割成多个区域，然后对每个区域使用 CNN 提取特征，最后通过 SVM 分类器对目标进行分类。

R-CNN 工作流程

  1. 区域提议：使用选择性搜索（Selective Search）算法生成候选区域。
  2. 特征提取：对每个候选区域使用 CNN 提取特征。
  3. 分类：使用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类。

R-CNN 的改进

虽然 R-CNN 在目标检测领域取得了很大的成功，但它也有一些局限性：

  • 速度慢：由于 CNN 特征提取和 SVM 分类都是独立的，导致整个过程非常耗时。
  • 重复计算：对于相同的区域，CNN 特征提取会被重复计算。

为了解决这些问题，研究人员提出了以下改进方法：

Fast R-CNN

Fast R-CNN 通过将区域提议、特征提取和分类集成到一个统一的神经网络中，大大提高了检测速度。

Faster R-CNN

Faster R-CNN 引入了区域提议网络（Region Proposal Network，RPN），将区域提议过程集成到 CNN 中，进一步提高了检测速度。

Mask R-CNN

Mask R-CNN 在 R-CNN 的基础上增加了实例分割功能，可以同时检测和分割图像中的目标。

相关资源

想要了解更多关于 R-CNN 的信息，可以阅读以下文章：

R-CNN 结构图