目标检测开山之作RCNN体现的诸多思想与方法（上）
RCNN（Regions with CNN features）是目标检测领域的开山之作，是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，发表在2014年的CVPR。借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。
RCNN是Fast RCNN和Faster RCNN的基础，该论文提出的诸多思想、方法，为后续目标检测新的思想、原理、方法的提出提供了诸多颇具启发性的思路，尽管RCNN有诸多的不足，速度慢、占用空间大等。所以，透彻的理解RCNN的思想、原理、方法，有利于我们更好的理解后续目标检测算法，甚至启迪创新的思想，独立设计新的算法。
论文全名：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
一、思想
1、分步的思想
目标检测按照分步的思想，分为定位与分类两步：
· 定位（Localization）问题：这是目标检测的第一个问题，图上里有什么？具体在哪里？这是首要解决的问题。所以在一张图片中，我们首先要找到表示对象的位置，给出确定对象位置的四个数值：中心点x坐标、中心点y坐标、对象高度、对象宽度；
· 分类（Classification）问题：这是目标检测的第二个问题，找到对象位置后，问题就转化为分类问题了，就是能够准确给出检测到的对象的类别；
因为我们对分类问题比较熟悉，所以关键问题就是定位问题，通过计算机视觉来找到物体对象，不像人的视觉，一看就会找到熟悉的、或者陌生的物体，而要有"遍历"、"过滤"的思想，这是计算机视觉与人的视觉，本质不同的地方。既然是遍历，我们就要在一张图片中从最左、最上端一直到最右、最下端去遍历，搜寻物体。这就是定位目标的思想。
2、深度学习的思想
在CNN图像分类中，我们已经知道深度神经网络能够通过一层层的卷积核去过滤、提取、突出重要特征，进而在最后抽取出决定物体属性、类别的关键特征。所以，对于第二步的分类问题，RCNN应用深度神经网络结构CNN抽取主要的、关键的、决定性的特征，这是当前解决图片分类非常有效的方法。
3、转化的思想
在第一步的定位物体过程中，我们需要从最左、最上端一直到最右、最下端去遍历，搜寻物体，我们知道物体在图片中的大小是不一样的，所以要找到尽可能多的物体，就要将遍历转化为用一系列大小不同的方框去"分割"原图像，所以问题又转化为两个问题：1、怎么样确定某个区域可能是一个物体？2、如何合并小区域，和丢弃不精确甚至是错误的候选区域？
4、相似性原理
在获取候选区域时，我们怎么才能找到候选的一个一个的区域呢？这里用的思想就是相似性原理。同一个物体图片，衡量其相似性有以下4个方面：
- 颜色相近的
- 纹理相近的
- 大小，即
--合并后总面积小的
--合并后，总面积在其BBOX（bounding-box）中所占比例大的
RCNN中用到了论文《Graph-Based Image Segmentation》（基于图的图像分割）中提到的selection search（以下称SS方法）。而这个SS方法正是用到上述特征。
SS方法通过设置不相似度来定义阈值，如果两个区域不相似度不大于这两个区域阈值的最小值，那么就可以合并这两个区域。
二、问题分解
根据上述思想，RCNN要解决的问题可以分为以下几个部分：
·生成候选区域：一张图片生成2000个候选区域
·提取特征：对每个候选区域，使用深度CNN网络提取特征
·分类：每一类的SVM 分类器接收特征
·反过来细调：使用回归器精细修正候选框位置
1、候选区域生成的具体方法论
根据上文中的思想,SS方法要尽可能多的"卡"出目标对象来，所以预先划分区域大小尺度要多样化，满足目标多尺度的要求,这就是过度分割，所以对这些区域还有一个合并的过程,最后剩下的是最可能的候选区域。
SS方法通过最小生成树（minimum spanning tree）来形成候选区域，由相似度思想可知，这个MST就是根据给定需要连接的顶点，选择边权之和最小的树。
《基于图的图像分割》论文中，初始化时每一个像素点都是一个顶点，然后逐渐合并得到一个区域，确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST。
对于两个区域（包括像素点）的相似性，最简单的方法即只考虑连接二者的边的不相似度。如下图，已经有棕色和绿色两个区域，现在通过紫色边来判断这两个区域是否合并。那么我们就可以设定一个阈值，当两个像素之间的差异（即不相似度）小于该值时，合二为一。迭代合并，最终就会合并成一个区域。
但是，如果是下述情况：
对于上边两个图，下图，显然应该聚成上图所示的3类：高频区h,斜坡区s,平坦区p。
如果设置一个全局阈值，那么h区要合并成一块的话，该阈值要选很大，但是那样就会把p和s区域也包含进来，分割结果太粗；如果以p为参考，那么阈值应该选特别小的值，那样的话p区是会合并成一块，但是h区就会合并成特别特别多的小块，分割结果太细。显然，全局阈值并不合适，过虑用自适应阈值。p区阈值要特别小，s区稍大，h区巨大。
2、实现
论文《Graph-Based Image Segmentation》(也就是Fel&Hut(2004))中的具体方法为：
一个区域内的类内差异Int(C)：
可以近似理解为一个区域内部最大的差异值，定义是MST中不相似度最大的一条边。
两个区域的类间差异Diff(C1, C2)：
即连接两个区域所有边中，不相似度最小边的不相似度，也就是两个区域最相似的地方的不相似度。
直观的判断，当：
Diff(C1,C2) ≤min(Int(C1),Int(C2))
两个区域应当合并
RCNN在上述基础上，给出区域合并算法如下：
三、深度CNN网络提取特征
· 数据：ImageNet（预训练）、pascal VOC 2012数据集
· 输入：region proposal进行尺寸变换后的统一尺寸（2000个）
· 训练：采用AlexNet网络结构（用ImageNet训练好），包含5个卷积层和2个全连接层，最后一层由1000改为21，包括一个背景
· 输出：f7的输出特征2000*4096维，2000个建议框的CNN特征组合成2000×4096维矩阵；
训练好后，对所有的region proposal,前向计算一遍来得到fc7 feature
AlexNet要用ImageNet进行预训练，使网络具有图片识别能力。
（未完待续：还有下篇）
关键词：目标检测、RCNN、分步、转化、深度学习、相似性、AlexNet、region proposal