R-CNN 系列模型的演进
【摘要】 R-CNN 系列模型的演进R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）：首次将 CNN 引入目标检测领域。使用选择性搜索（Selective Search）生成候选区域（Region Proposals），然后对每个区域分别进行 CNN 特征提取和分类。Fast R-CNN：改进 R-CNN 的低效问题，对整个图像进行一次 CNN 特征...
R-CNN 系列模型的演进
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R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）：
- 首次将 CNN 引入目标检测领域。
- 使用选择性搜索（Selective Search）生成候选区域（Region Proposals），然后对每个区域分别进行 CNN 特征提取和分类。
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Fast R-CNN：
- 改进 R-CNN 的低效问题，对整个图像进行一次 CNN 特征提取，然后通过 RoIPooling（Region of Interest Pooling）从特征图中提取每个候选区域的特征。
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Faster R-CNN：
- 引入区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），将候选区域生成和目标检测统一到一个网络中，实现了端到端的训练。
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Mask R-CNN：
- 在 Faster R-CNN 的基础上增加了一个分支，用于生成每个目标的像素级分割掩码（mask），实现了实例分割。
在 R-CNN 系列模型中，R 代表 Region，即 区域。这是因为这些模型的核心思想是：
- 生成候选区域：通过某种方法（如选择性搜索或 RPN）生成可能包含目标的候选区域。
- 处理候选区域：对每个候选区域进行特征提取、分类和回归，最终得到目标的类别和位置。
这种基于区域的方法在目标检测和实例分割任务中非常有效，因此 R 成为了 R-CNN 系列模型的重要标志。
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