在目标检测算法学习过程中，RCNN作为twostage的元老，理解他的网络架构，有助于后续深度学习网络的理解。
这篇文章是我学习和参考B站中名为“霹雳吧啦Wz”的up主的《Faster-RCNN理论合集》记录下来的笔记 链接🔗我放这里了：1.1Faster RCNN理论合集_哔哩哔哩_bilibili
下面就开始正题吧！
R-CNN（Region with CNN feature)
一、RCNN算法流程可以分为4个步骤：
1. 一张图像生成1k～2k个候选区域（使用Selective Search方法）
○ 候选区域的生成：利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域，然后使用一些合并策略将这些区域合并，得到一个层次化的区域结构，而这些结构就包含着可能需要的物体。
2. 对每个候选区域，使用深度网络提取特征
○ 将2000个候选区域缩放到227227pixel，接着将候选区域输入事先训练好的AlexNet CNN网络获取4096维的特征得到20004096维矩阵。（每一行表示一个候选区域经过网络提取的特征向量）
3. 特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类
○ 特征送入每一类的SVM分类器，判定类别
将20004096维特征与20个SVM组成的权值矩阵409620相乘，获得200020维矩阵表示每个建议框是某个目标类别的得分。分别对上述200020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。
4. 使用回归器精细修正后选框位置
○ 非极大值抑制剔除重叠建议框
IoU（Intersection over Union）：表示
剔除重叠框步骤：
○ 使用回归精细修正后选框位置：
对NMS处理后剩余的建议框进一步筛选。接着分别用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。
如图，黄色框口P表示建议框Region Proposal，绿色窗口G表示实际框Ground Truth，红色窗口G‘表示Region Proposal进行回归后的预测窗口，可以用最小二乘法解决的线性回归问题。
总结：RCNN算法流程（正向传播）：
首先通过SS算法从输入图像上生成1k～2k个候选区域；
然后针对每个候选区域将它们缩放到相同的尺寸，并且输入到神经网络中得到每一个区域的特征向量；
然后将这些特征向量输入到SVM分类器，去判断它是否属于哪一类（该类）；
最后使用训练好的回归器去精细修正后选框的位置。
二、R-CNN存在的问题：
1. 测试速度慢：
测试一张图片53s（CPU）。用Selective Search算法提取后选框用时约2秒，一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余（候选框有很多重叠的部分，计算候选框向量时，每一次都会对重叠部分向量进行计算，也是在faster—rcnn中有所改善的）。
2. 训练速度慢：
过程及其繁琐
3. 训练所需空间大：
对于SVM和bbox回归训练，需要从每个图像中的每个目标后选框提取特征，并写入磁盘。对于非常深的网络，如VGG16，从VOC07训练集上的5k图像上提取的特征需要数百GB的存储空间。
