基于两阶段的目标检测

  基于两阶段的经典目标检测算法有 R-CNN[1]，SPP-Net[2]，Fast R-CNN[3]，Faster  R-CNN[4]等。提到 R-CNN 系列算法，就不得不提一下它们的作者 Ross B.Girshick 大神，他不仅学术能力强，工程能力也是一流，R-CNN 系列模型算法的研究和程序的编写都是由他完成的。Two-stage 检测算法将检测问题划分为两个阶段，即首先产生候选区域 region proposal（候选区域），然后通过卷积神经网对候选区域实现目标的特征提取和分类。R-CNN（Regions with CNN features）是 RBG 大神在 2014 年提出的一种目标检测算法，它是将 CNN 方法应用到目标检测问题上的一个里程牌，借助良好的特征提取和分类性能，通过 region proposal 方法实现目标检测。我们以图表形式对两阶段的经典算法 R-CNN 系列算法进行对比介绍，如下表所示。