Object Detection任务简介
就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别，即要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程。
传统目标检测
传统的目标检测流程：
1）区域选择（穷举策略：采用滑动窗口，且设置不同的大小，不同的长宽比对图像进行遍历，时间复杂度高）
2）特征提取（SIFT、HOG等；形态多样性、光照变化多样性、背景多样性使得特征鲁棒性差）
3）分类器分类（主要有SVM、Adaboost等）
传统的目标检测方法的主要问题是：
1）基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余
2）手工设计的特征对于多样性的变化没有很好的鲁棒性
候选区域/窗 + 深度学习分类
R-CNN
有人想到一个好方法：预先找出图中目标可能出现的位置，即候选区域（Region Proposal）。利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口(几千甚至几百）的情况下保持较高的召回率（Recall）。
所以，问题就转变成找出可能含有物体的区域/框（也就是候选区域/框，比如选2000个候选框），这些框之间是可以互相重叠互相包含的，这样我们就可以避免暴力枚举的所有框了。
2014年，RBG（Ross B. Girshick）使用Region Proposal + CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基于深度学习目标检测的热潮。
R-CNN的简要步骤如下：
(1) 输入测试图像
(2) 利用选择性搜索Selective Search算法在图像中从下到上提取2000个左右的可能包含物体的候选区域Region Proposal
(3) 因为取出的区域大小各自不同，所以需要将每个Region Proposal缩放（warp）成统一的227x227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征
(4) 将每个Region Proposal提取到的CNN特征输入到SVM进行分类
步骤一：训练（或者下载）一个分类模型（比如AlexNet）
将分类数从1000改为20，比如20个物体类别 + 1个背景；
去掉最后一个全连接层。
提取图像的所有候选框（选择性搜索Selective Search）；
对于每一个区域：修正区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算，将第五个池化层的输出（就是对候选框提取到的特征）存到硬盘。
每个类别对应一个SVM，判断是不是属于这个类别，是就是positive，反之nagative。比如下图，就是狗分类的SVM：
R-CNN存在的问题：
R-CNN虽然不再像传统方法那样穷举，但R-CNN流程的第一步中对原始图片通过Selective Search提取的候选框region proposal多达2000个左右，而这2000个候选框每个框都需要进行CNN提特征+SVM分类，计算量很大，导致R-CNN检测速度很慢，一张图都需要47s。
有没有方法提速呢？答案是有的，这2000个region proposal不都是图像的一部分吗，那么我们完全可以对图像提一次卷积层特征，然后只需要将region proposal在原图的位置映射到卷积层特征图上，这样对于一张图像我们只需要提一次卷积层特征，然后将每个region proposal的卷积层特征输入到全连接层做后续操作。
但现在的问题是每个region proposal的尺度不一样，而全连接层输入必须是固定的长度，所以直接这样输入全连接层肯定是不行的。SPP Net恰好可以解决这个问题。
SPP Net
Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化）
众所周知，CNN一般都含有卷积部分和全连接部分，其中，卷积层不需要固定尺寸的图像，而全连接层是需要固定大小的输入。
但warp/crop这种预处理，导致的问题要么被拉伸变形、要么物体不全，限制了识别精确度。没太明白？说句人话就是，一张16:9比例的图片你硬是要Resize成1:1的图片，你说图片失真不？
SPP Net的作者Kaiming He等人逆向思考，既然由于全连接FC层的存在，普通的CNN需要通过固定输入图片的大小来使得全连接层的输入固定。那借鉴卷积层可以适应任何尺寸，为何不能在卷积层的最后加入某种结构，使得后面全连接层得到的输入变成固定的呢？
这个“化腐朽为神奇”的结构就是spatial pyramid pooling layer。下图便是R-CNN和SPP Net检测流程的比较：
1.结合空间金字塔方法实现CNNs的多尺度输入。
SPP Net的第一个贡献就是在最后一个卷积层后，接入了金字塔池化层，保证传到下一层全连接层的输入固定。
换句话说，在普通的CNN机构中，输入图像的尺寸往往是固定的（比如224224像素），输出则是一个固定维数的向量。SPP Net在普通的CNN结构中加入了ROI池化层（ROI Pooling），使得网络的输入图像可以是任意尺寸的，输出则不变，同样是一个固定维数的向量。
简言之，CNN原本只能固定输入、固定输出，CNN加上SSP之后，便能任意输入、固定输出。神奇吧？
ROI池化层一般跟在卷积层后面，此时网络的输入可以是任意尺度的，在SPP layer中每一个pooling的filter会根据输入调整大小，而SPP的输出则是固定维数的向量，然后给到全连接FC层。
2.只对原图提取一次卷积特征
在R-CNN中，每个候选框先resize到统一大小，然后分别作为CNN的输入，这样是很低效的。
而SPP Net根据这个缺点做了优化：只对原图进行一次卷积计算，便得到整张图的卷积特征feature map，然后找到每个候选框在feature map上的映射patch，将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层，完成特征提取工作。
如此这般，R-CNN要对每个区域计算卷积，而SPPNet只需要计算一次卷积，从而节省了大量的计算时间，比R-CNN有一百倍左右的提速。
Fast R-CNN
R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在R-CNN的基础上采纳了SPP Net方法，对R-CNN作了改进，使得性能进一步提高。
