作者：Ross Girshick，Jeff Donahue，Trevor Darrell，Jitendra Malik
该论文提出了一种简单且可扩展的检测算法，在VOC2012数据集上取得的mAP比当时性能最好的算法高30%。算法主要结合了两个key insights:
（1）可以将高容量的卷积神经网络应用到自底向上的Region proposals(候选区域)上，以定位和分割目标
（2）当带标签的训练数据稀少时，可以先使用辅助数据集进行有监督的预训练，然后再使用训练集对网络的特定范围进行微调，这样可以显著提升性能
该算法之所以被称为R-CNN，是因为结合了region proposal和CNNs，下图为目标检测系统的概述：
论文研究的是如何将CNN在ImageNet数据集上的分类（Classification）模型应用到PASCAL VOC数据集上的目标检测（Object Detection）任务中。
为此，论文首先说明了CNN可以将PASCAL VOC数据集上的目标检测性能大幅提升，并提供了方案。这主要是因为作者解决了两个问题：
- 深度网络的目标定位问题。不同于图像分类，目标检测需要在图像内定位目标。比较普通的是方法是框定位置并进行回归，可是事实证明效果并不理想。另一种选择是滑窗法。虽然CNNs使用滑窗法已经有几十年，但是通常用于有限的检测对象类别，比如人脸和行人。同时为了保证较高的空间分辨率，使用滑窗法的CNNs一般只有两个卷积池化层。而作者方案中的网络有高达5个卷积层，并且网络高层在输入图像上有非常大的感受野（195*195 pixels）和步长（strides,32*32），如果采用滑窗法的话会给精确定位带来挑战。 作者最终采用了‘recognition using region’的方法来解决CNN定位问题，资料表明，该方法在目标检测和语义分割上都有成功应用。具体过程是：先从一幅输入图像中提取大概2000个类别独立的候选区域（Region Proposals）,然后再用一个CNN网络从每个候选区域（如上图所示，事先对候选区域进行了仿射图像变换，使尺寸符合CNN的输入层）中提取一个固定长度的特征向量（卷积网络作为feature extarctor），最后用指定类别的线性SVMs对特征向量进行分类。
- 带标签数据不足或目前可用的数量不足以训练一个大型CNN。 针对这个问题，传统的方法是使用无监督的预训练，然后进行有监督的微调。论文中使用的方法是：在一个大的辅助数据集上进行有监督预训练（判别式训练），然后在一个小的数据集上对指定的范围进行微调。实验证明，在数据不足时，这是一种高效的学习高容量的CNNs的方法。
后来。作者在经过分析后证明，一个简单的边界框回归（Bounding-box regression method）可以极大地提升定位的精度。同时，作者也提醒读者因为R-CNN在区域上进行操作，所以它也可以被拓展到语义分割任务中。
接下来这部分内容介绍的是用于目标检测任务中的R-CNN：
总的来说，作者实现的目标检测系统分为三部分：
- 产生类别独立的区域候选框
- 一个较大的卷积神经网络，用来从每个经过仿射图像变换的候选框中提取固定长度的特征。CNN作为一个blackbox feature extractor存在
- 若干个指定类别的线性SVMs
2.1 模型设计：
- 区域候选框：方法有objectness, selective search, category-independent object proposals, constrained parametric min-cus, multi-scale combinatorial grouping, Ciresan等，作者选择的是selective search的fast mode
- 特征提取： 作者使用Caffe中Krizhevsky描述的CNN从每个候选框中提取一个4096维的特征向量。CNN包含五个卷积层和两个全连接层。输入CNN的是减去均值的227*227 RGB图像。
另外，为了从候选框中计算出特征，需要将候选框转换成与CNN（网络结构需要输入为固定尺寸227*227）兼容的形式。在众多将任意形状的图像进行转换的方法中，作者推荐最简单的。
论文中给出了三种object proposal转换为合法CNN输入的方法：
- tightest square with context：各向同性缩放,先扩充后裁剪。先将原始object proposal使用最紧的正方形框起来，然后将正方形框各向同性缩放（origional image不变，仅方形框进行缩放）至框尺寸为227*227，最后裁剪即为所得。如果方形框在缩放的过程中超出原始图像的边界，那么就用缩放后的object proposal的均值进行填充（该均值会在传入网络时减去）。如下图中（B）所示：
- tightest square without context：各向同性缩放，先裁剪后扩充。先在原始图像中裁剪出Object proposal，然后使用object proposal的像素均值填充成正方形。如果填充后尺寸大于227*227，这时需要缩放至227*227。不同的是，该方式只用均值进行填充，而tightest square with context在没有超出原始图像边界的情况下使用原始图像的内容(context)进行填充。如下图（C）所示：
- wrap: 各向异性缩放。即变形拉伸，不固定图像长宽比，直接将图像的长宽缩放到227*227，这样的结果就是图像会扭曲变形（wrap），具体如下图（D）所示：
此外，作者还尝试在上述三种转换过程中先在原始object proposals周围pad额外的Image context,再进行转换。填充的image context 的数量被定义为原始proposals的边框宽度(border size)。比如，作者在论文中选择的填充宽度p=16，并且实验证实p=16时对mAP的提升很大。
论文中作者经过尝试最终采用wrap转换方式，且P取值为16
2.2 测试时间检测：
线性SVMs会利用CNN提取到的特征给相应的候选框打分。在给一幅图像中的所有候选框打分完成后，会对每一类单独使用贪婪非极大值抑制以筛除一个区域（如果IoU超过设定的阈值）。关于贪婪非极大值抑制可以参考这里。
- 实时性分析：论文中说有两个因素使得检测效率比较高（其实还是慢）。一是所有类上共享CNN的所有参数；二是与其他方法计算得来的特征向量相比，CNN计算的特征向量维数低
2.3 训练：
- 有监督预训练（CNN有监督预训练）：作者先在辅助数据集ILSVRC2012 classification上对CNN进行分类预训练，不过仅使用图像的标注（image-level annotations），也就是说使用的是没有边界框标签的数据。预训练使用的是Caffe中的CNN库。
- 指定范围内微调（CNN有监督微调）：为了使CNN适应新的任务（detection）和扭曲的候选框，论文中继续使用随机梯度下降法（SGD）在经过转换的候选框为输入的情况下训练CNN的参数。
除了将原先CNN中ImageNet指定的1000-way分类层替换为（N+1)-way分类层以外，CNN结构的其它地方并没有被改变。
注：此处与下面介绍的SVMs训练中提到的IoU阈值不同
在对CNN进行微调时，进行的必然是有监督学习，所以首先需要的就是对提取到的region proposals分类（N+1 classes）。数据集中的训练图片已经被人工标记出边界框和类别，这些人工标记的bounding-box被称为ground-truth boxes。分类根据的是提取到的候选框与ground_truth boxes的IoU值，如果>=0.5 IoU,那么该候选框被视为该ground-truth box所在类的正窗口，其余的被视为负窗口（negative windows），即判断是否属于同类。至于那些不属于任何ground-truth box的负窗口会被划分为背景窗口（background windows）。
SGD训练时，学习率初值选取为0.001，是预训练时的1/10。在迭代时，在所有类别上选择32个正窗口、96个背景窗口一共128个窗口作为一个mini-batch。将采样偏向正窗口，因为与背景相比它们非常稀少。
- 对象类别分类（SVMs训练）： 同样使用IoU重叠阈值来判断候选框。低于阈值0.3的被标记为负，每个类的ground-truth boxes被定义为正例（positive examples），介于二者之间的proposals会被忽略。论文中选择的阈值是通过在验证集上进行网络搜索最终选择的。作者发现，阈值的选择很重要，过高或者过低都会使mAP降低。此处易混淆，SVMs训练使用的仍然是VOC数据集，需要使用IoU值重新对region proposals分类，再进行训练。
一旦通过CNN提取到特征并且得知训练标签，我们就开始优化每一类的linear SVM。因为训练数据太大，计算得到的特征太多，无法装入内存, 作者采用 standard hard negative mining method解决，该方法能使收敛更快。关于hard negative mining method，解释如下：
Bootstrapping methods train a model with an initial subset of negative examples, and then collect negative examples that are incorrectly classified by this initial model to form a set of hard negatives. A new model is trained with the hard negative examples, and the process may be repeated a few times.
在进行目标检测时得到的训练样本中一般正例（positive examples）较少。这样在训练时一个batch中的正负样例比例不协调，导致分类结果出现很多fasle positive examples。这时为了加强分类器的判别能力可以把这些false positive examples(Hard negative examples)放进下一轮的训练中继续训练，直到满足停止条件。
作者在 Appendix B中讨论了为何在CNN微调和SVMs训练时正负定义不同，同时也讨论了为何不直接使用微调后的CNN的softmax而是使用SVMs。大致如下：
- 在对CNN进行微调时使用的IoU交并比阈值为0.5，对于各类均低于该值的proposal被标记为back-ground，而训练SVMs时使用的阈值是0.3，低于该值则别标记为negative examples，only ground-truth boxes被标记为positive examples，落在grey zone的proposals被忽略。作者起初训练SVMs时选择与微调时相同的正负例划分阈值，但是发现效果相比之下要差很多。作者给出的猜想是：对CNN进行微调时数据有限，虽然将IoU不低于0.5的region proposals也标记为positive examples增加了大约30倍的正样本数，有效地避免了过拟合。但是，使用这些’jittered’ examples训练模型取得的结果是次优的，因为根据这些数据网络不能准确定位proposals
- 作者使用微调后CNN的softmax层进行分类时发现在VOC 2007数据集上的mAP从54.2%降到了50.9%，于是就猜想该现象是由以下几个因素造成的：在微调时对positive examples的划分没有考虑到定位的准确性；softmax classifier是使用随机选取的negative examples训练的，而不是SVM进行训练时使用的’hard negatives‘的子集
3. 可视化、ablation和误差模式
3.1 可视化学习到的特征：作者采用的可视化方法并不是反卷积法，而是提出了一种简单的无参数方法，能够直接说明网络学到的内容
具体是：先在网络中挑出一个特定的神经元并将其视为所在位置的object detector，然后我们在一个大的region proposals集合中计算该神经元的激活值（activations），接着按照激活值的高低对region proposals进行排序并运用非极大值抑制，最后显示若干个得分最高的region proposals。作者之所以采用这种可视化方法主要是因为传入CNN的是region proposals，而不是一般CNN那样传入整幅图像。region proposals已经对图像中的目标进行了分割，包含的特征种类也不多。下图为论文中提供的图，展示的是得分最高的前16个region proposals:
3.2 Ablation studies
- Performance layer-by-layer, without fine-tuning 进行判别式预训练后，尚未进行微调，对CNN全连接层逐层测试
为了确定预训练后的CNN网络的哪一层对检测的性能影响最大，作者在VOC 2007数据集上对CNN最后三层的测试结果进行了分析。结果见Table 2中的rows 1-3。
实验发现CNN的表征能力大部分来自于卷积层，而不是来自于大得多的紧密连接层(Densely connected layer)。因此，仅使用CNN的卷积层，就可以计算任意大小图像的dense feature map.
RCNN结构中，CNN作为featrue extractor存在，SVMs作为分类器对提取到的特征进行分类。在一般的网络结构中也是如此，卷积层部分作为特征提取器，后面的全连接层等部分作为分类器对特征进行分类。
- Performance layer-by-layer, with fine-tuning 进行判别式预训练后，对进行微调CNN，对比微调前后网络的性能差异
比较发现，微调后CNN的性能提升显著，如Table 2中rows 4-6所示。微调给fc6,fc7层带来的提升比pool5大，说明pool5层从ImageNet学习到的特征更具有代表性，对网络更有益。
- Comparison to recent feature learning methods 与最近的特征学习方法比较
作者将CNN与当时最近的其他特征提取方法进行对比，发现CNN都完胜、
3.3 网络结构
该论文使用的网络结构来自于Alex Krizhevsky的文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（2012）。作者也发现CNN网络结构的选择对R-CNN的性能影响很大。在下面的Table 3中，作者就使用了另外一种深度网络（O-Net）进行了对比测试，效果见下表：
后面作者也指出，虽然更换CNN网络后R-CNN的性能得到大幅提升，不过随之而来的缺点是计算耗时太长。以表中的O-Net为例，它的前向传播时间大概比T-Net长7倍。
3.4 边界框回归（Bounding-box regression）
基于误差分析，作者使用了一种简单的方法来降低定位误差。受到DPM中bounding-box regression的启发，论文根据pool5输出的特征和对应的region proposal训练一个线性回归来预测一个新的detection window。
5. Semantic segmentation
后面语义分割部分先不介绍，日后学习时再做补充。
下面是部分补充：
- selective search: 可以参考论文《Selective Search for Object Recognition》 J. R. R. Uijlings , K. E. A. van de Sande , T. Gevers , A. W. M. Smeulders
简单说就是先把一幅图片分成很多小区域，然后通过计算小区域间的颜色相似度、纹理相似度、大小相似度和吻合相似度，最后综合四个相似度进行合并，合并的结果就是selective search的结果，算法如下：
- Hard negative mining method
- R-CNN的显著缺点：
Training is a multi-stage pipeline 训练分为多个阶段：首先使用log loss在object proposals上对一个卷积网络进行微调。然后，利用ConvNet输出的feature训练SVMs。取代softmax classifier的SVMs相当于目标检测器（object detectors）。第三步是学习bounding-box regression
Training is expensive in space and time 训练耗时且需要很大的存储空间: 在SVMs和bounding-box regressor训练时，需要从每幅图像的每个object proposal提取特征并将提取到的特征写入硬盘。当使用的卷积网络很深时，训练会非常耗时，保存特征也会消耗巨大的存储空间
Object detection is slow 目标检测的速率非常慢：这是因为每个object proposal在经过卷积神经网络时都要计算一遍，没有共享计算
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