论文地址：https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf
翻译请移步：
https://www.cnblogs.com/xiaotongtt/p/6691103.html
https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/78599229
背景：
1、近10年以来，以人工经验特征为主导的物体检测任务mAP【物体类别和位置的平均精度】提升缓慢；
2、随着ReLu激励函数、dropout正则化手段和大规模图像样本集ILSVRC的出现，在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中，Hinton及他的学生采用CNN特征获得了最高的图像识别精确度；
3、上述比赛后，引发了一股“是否可以采用CNN特征来提高当前一直停滞不前的物体检测准确率“的热潮。
4、目标检测（mAP） = 目标识别（accuracy）+定位（IOU）：
mAP指标请移步：https://blog.csdn.net/katherine_hsr/article/details/79266880
5、传统目标检测流程：
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）
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）
分类器（主要有SVM、Adaboost等）
6、传统目标检测的主要问题：
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
手工设计的特征对于多样性的变化没有很好的鲁棒性
R-CNN算法流程：
测试过程：
1、输入一张多目标图像，采用selective search算法提取约2000个建议框；
候选区域生成（Selective Search）
step0：图片采用一定过分割方法生成区域集R
step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度（颜色、纹理、尺寸和空间交叠）S={s1,s2,…}
step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R
step3：从S中移除所有与step2中有关的子集
step4：计算新集与所有子集的相似度
step5：跳至step2，直至S为空
Selective Search进一步详解请移步：https://blog.csdn.net/ibunny/article/details/79396754
2、先在每个建议框周围加上16个像素值为建议框像素平均值的边框，再直接变形为227×227的大小；
为什么要将建议框变形为227×227？怎么做？
本文采用AlexNet CNN网络进行CNN特征提取，为了适应AlexNet网络的输入图像大小：227×227，故将所有建议框变形为227×227。
那么问题来了，如何进行变形操作呢？作者在补充材料中给出了四种变形方式：
① 考虑context【图像中context指RoI周边像素】的各向同性变形，建议框像周围像素扩充到227×227，若遇到图像边界则用建议框像素均值填充，下图第二列；
② 不考虑context的各向同性变形，直接用建议框像素均值填充至227×227，下图第三列；
③ 各向异性变形，简单粗暴对图像就行缩放至227×227，下图第四列；
④ 变形前先进行边界像素填充【padding】处理，即向外扩展建议框边界，以上三种方法中分别采用padding=0下图第一行，padding=16下图第二行进行处理；
经过作者一系列实验表明采用padding=16的各向异性变形即下图第二行第三列效果最好，能使mAP提升3-5%。
3、先将所有建议框像素减去该建议框像素平均值后【预处理操作】，再依次将每个227×227的建议框输入AlexNet CNN网络获取4096维的特征【比以前的人工经验特征低两个数量级】，2000个建议框的CNN特征组合成2000×4096维矩阵；
4、将2000×4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘【20种分类，SVM是二分类器，则有20个SVM】，获得2000×20维矩阵表示每个建议框是某个物体类别的得分；
5、分别对上述2000×20维矩阵中每一列即每一类进行非极大值抑制剔除重叠建议框，得到该列即该类中得分最高的一些建议框；
非极大值抑制NMS(Non Maximum Suppression)
目的：为了保留一个最优窗
6、分别用20个回归器对上述20个类别中剩余的建议框进行回归操作，最终得到每个类别的修正后的得分最高的bounding box。
为什么要采用回归器？回归器是什么有什么用？如何进行操作？
首先要明确目标检测不仅是要对目标进行识别，还要完成定位任务，所以最终获得的bounding-box也决定了目标检测的精度。
这里先解释一下什么叫定位精度：定位精度可以用算法得出的物体检测框与实际标注的物体边界框的IoU值来近似表示。
如下图所示，绿色框为实际标准的卡宴车辆框，即Ground Truth；黄色框为selective search算法得出的建议框，即Region Proposal。即使黄色框中物体被分类器识别为卡宴车辆，但是由于绿色框和黄色框IoU值并不大，所以最后的目标检测精度并不高。采用回归器是为了对建议框进行校正，使得校正后的Region Proposal与selective search更接近， 以提高最终的检测精度。论文中采用bounding-box回归使mAP提高了3~4%。
训练过程：
1、有监督预训练
使用ILSVRC样本集（ImageNet挑战赛数据集），仅用图像类别标签，没有图像物体位置标注；
采用AlexNet CNN网络进行有监督预训练，学习率=0.01；
该网络输入为227×227的ILSVRC训练集图像，输出最后一层为4096维特征->1000类的映射，训练的是网络参数。
2、特定样本下的微调
PASCAL VOC 2007样本集上既有图像中物体类别标签，也有图像中物体位置标签；
采用训练好的AlexNet CNN网络进行PASCAL VOC 2007样本集下的微调，fine-tune的Loss仍采用AlexNet网络的softmax的loss，该网络输入为建议框【由selective search而来】变形后的227×227的图像，将最后一个全连接层的输出（分类数）从1000改为21维【20类+背景】输出，然后这一层直接采用参数随机初始化的方法，其它网络层的参数不变（SGD，学习率0.001【0.01/10为了在学习新东西时不至于忘记之前的记忆】），mini-batch为32个正样本和96个负样本【由于正样本太少】；
3、SVM训练
由于SVM是二分类器，需要为每个类别训练单独的SVM；
SVM训练时输入正负样本在AlexNet CNN网络计算下的4096维特征，输出为该类的得分，训练的是SVM权重向量；
由于负样本太多，采用hard negative mining的方法在负样本中选取有代表性的负样本。
4、Bounding-box regression训练
测试和训练更多细节详见：
https://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52133338
https://blog.csdn.net/ibunny/article/details/79396754
还存在什么问题
1、很明显，最大的缺点是对一张图片的处理速度慢，这是由于一张图片中由selective search算法得出的约2k个建议框都需要经过变形处理后由CNN前向网络计算一次特征，这其中涵盖了对一张图片中多个重复区域的重复计算，很累赘；
2、知乎上有人说R-CNN网络需要两次CNN前向计算，第一次得到建议框特征给SVM分类识别，第二次对非极大值抑制后的建议框再次进行CNN前向计算获得Pool5特征，以便对建议框进行回归得到更精确的bounding-box，这里文中并没有说是怎么做的，博主认为也可能在计算2k个建议框的CNN特征时，在硬盘上保留了2k个建议框的Pool5特征，虽然这样做只需要一次CNN前向网络运算，但是耗费大量磁盘空间；
3、训练时间长，虽然文中没有明确指出具体训练时间，但由于采用RoI-centric sampling【从所有图片的所有建议框中均匀取样】进行训练，那么每次都需要计算不同图片中不同建议框CNN特征，无法共享同一张图的CNN特征，训练速度很慢；
4、整个测试过程很复杂，要先提取建议框，之后提取每个建议框CNN特征，再用SVM分类，做非极大值抑制，最后做bounding-box回归才能得到图片中物体的种类以及位置信息；同样训练过程也很复杂，ILSVRC 2012上预训练CNN，PASCAL VOC 2007上微调CNN，做20类SVM分类器的训练和20类bounding-box回归器的训练；这些不连续过程必然涉及到特征存储、浪费磁盘空间等问题。
其余参考：
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72851035
https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51066975