RCNN系列

RCNN

RCNN是区域卷积网络的奠基型工作。

具体的步骤有：

1. 使用启发式搜索算法选择框
2. 使用预训练模型对每个锚框抽取特征
3. 训练一个SVM对类别进行分类
4. 训练一个线性回归模型来预测边缘框的偏移

<aside> 💡 第二步中，有一个很多锚框尺寸大小不一样的问题。这里就需要Region pooling了

</aside>

具体地说：

• 给定一个锚框，均匀分割成n*m块，输出每块里面最大的值
• 不管锚框多大，都输出nm个值

Fast RCNN

跟RCNN主要的区别在于：

Fast RCNN先抽取整个图片的特征，同时进行启发式搜索，将搜索出的锚框映射到特征图上，避免了重复提取特征。

Faster R-CNN