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1.目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN
2.目标检测算法（R-CNN，目标目标fastR-CNN，检测检测fasterR-CNN，算法实战yolo，源码营SSD，训练yoloV2，目标目标源码盗取yoloV3）
3.捋一捋pytorch官方FasterRCNN代码
4.目标检测-RCNN 通俗的检测检测理解
5.Faster-rcnn 代码详解

目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN

       目标检测算法中，经典的算法实战Cascade R-CNN提出解决detector过拟合问题及推理时的IoU不匹配，通过多阶段顺序训练，源码营阶段间使用更高IoU阈值，训练实现高质量目标框生成。目标目标Cascade R-CNN架构清晰，检测检测移植简便，算法实战能显著提升性能2-4%。源码营论文实验表明不同IoU阈值的训练detector对不同质量目标框的优化程度不同，Cascade R-CNN通过级联回归，分解回归任务，提升目标框质量。该方法简单有效，能直接集成到其它R-CNN型detector中，带来巨大性能提升。实验结果证实，Cascade R-CNN能广泛适用于多种检测器架构，提升性能2～4%，且参数量增加与stage数量呈线性关系，额外计算开销较小。此方法解决了训练和推理阶段的局限，为高质量目标检测提供解决方案。

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       深度学习已经广泛应用于各个领域，主要应用场景包括物体识别、目标检测和自然语言处理。目标检测是物体识别和物体定位的综合，不仅要识别物体的类别，还要获取物体在图像中的具体位置。目标检测算法的发展经历了多个阶段，从最初的R-CNN，到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN，再到yolo、SSD、yoloV2和yoloV3等。

       1. R-CNN算法：年，R-CNN算法被提出，它奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。R-CNN的算法结构包括候选区域生成、区域特征提取和分类回归三个步骤。尽管R-CNN在准确率上取得了不错的成绩，但其速度慢，内存占用量大。

       2. Fast R-CNN算法：为了解决R-CNN的速度问题，微软在年提出了Fast R-CNN算法。表单统计网站源码它优化了候选区域生成和特征提取两个步骤，通过RoI池化层将不同大小的候选区域映射到固定大小的特征图上，从而提高了运算速度。

       3. Faster R-CNN算法：Faster R-CNN是R-CNN的升级版，它引入了RPN（区域生成网络）来生成候选区域，摆脱了选择性搜索算法，从而大大提高了候选区域的生成速度。此外，Faster R-CNN还采用了RoI池化层，将不同大小的候选区域映射到固定大小的特征图上，进一步提高了运算速度。

       4. YOLO算法：YOLO（You Only Look Once）算法是一种one-stage目标检测算法，它直接在输出层回归bounding box的位置和类别，从而实现one-stage。YOLO算法的网络结构包括卷积层、目标检测层和NMS筛选层。YOLO算法的优点是速度快，但准确率和漏检率不尽人意。

       5. SSD算法：SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法结合了YOLO的速度和Faster R-CNN的准确率，它采用了多尺度特征图进行目标检测，从而提高了泛化能力。SSD算法的网络结构包括卷积层、目标检测层和NMS筛选层。

       6. yoloV2算法：yoloV2在yolo的基础上进行了优化和改进，它采用了DarkNet-作为网络结构，并引入了多尺度特征图进行目标检测。此外，yoloV2还采用了数据增强和新的苹果cms源码大全损失函数，进一步提高了准确率。

       7. yoloV3算法：yoloV3是yoloV2的升级版，它采用了更深的网络结构，并引入了新的损失函数和数据增强策略。yoloV3在准确率和速度方面都有显著提升，是目前目标检测领域的主流算法之一。

       总之，目标检测算法的发展经历了多个阶段，从最初的R-CNN，到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN，再到yolo、SSD、yoloV2和yoloV3等。这些算法各有优缺点，需要根据实际需求进行选择。当前目标检测领域的主要难点包括提高准确率、提高速度和处理多尺度目标等。

捋一捋pytorch官方FasterRCNN代码

       pytorch torchvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码，本文旨在帮助初学者理解 Two-Stage 检测的核心问题。首先，请确保您对 FasterRCNN 的原理有初步了解，否则推荐阅读上一篇文章。

       △ 代码结构

       作为 torchvision 中目标检测的基础类，GeneralizedRCNN 继承了 torch.nn.Module。FasterRCNN 和 MaskRCNN 都继承了 GeneralizedRCNN。

       △ GeneralizedRCNN

       GeneralizedRCNN 类继承自 nn.Module，具有四个关键接口：transform、源码安全扫描工具backbone、rpn、roi_heads。

       △ transform

       transform 接口主要负责图像缩放，并记录原始图像尺寸。缩放图像是为了提高工程效率，防止内存溢出。理论上，FasterRCNN 可以处理任意大小的，但实际应用中，图像大小受限于内存。

       △ backbone + rpn + roi_heads

       完成图像缩放后，正式进入网络流程。这包括 backbone、rpn、roi_heads 等步骤。

       △ FasterRCNN

       FasterRCNN 继承自 GeneralizedRCNN，并实现其接口。transform、backbone、rpn、roi_heads 分别对应不同的功能。

       △ rpn 接口实现

       rpn 接口实现中，首先使用 AnchorGenerator 生成 anchor，然后通过 RPNHead 计算每个 anchor 的目标概率和偏移量。AnchorGenerator 生成的 anchor 分布在特征图上，其数量与输入图像的大小相关。

       △ 计算 anchor

       AnchorGenerator 通过计算每个特征图相对于输入图像的下采样倍数 stride，生成网格，并在网格上放置 anchor。每个位置的 anchor 数量为 个，包括 5 种 anchor size 和 3 种 aspect_ratios。

       △ 区分 feature_map

       FasterRCNN 使用 FPN 结构，因此需要区分多个 feature_map。在每个 feature_map 上设置 anchor 后，使用 RegionProposalNetwork 提取有目标的 proposals。

       △ 提取 proposals

       RegionProposalNetwork 通过计算有目标的 anchor 并进行框回归，生成 proposals。然后依照 objectness 置信度排序，并进行 NMS，生成最终的 boxes。

       △ 训练损失函数

       FasterRCNN 在训练阶段关注两个损失函数：loss_objectness 和 loss_rpn_box_reg。这两个损失函数分别针对 rpn 的目标概率和 bbox 回归进行优化。

       △ roi_pooling 操作

       在确定 proposals 所属的 feature_map 后，使用 MultiScaleRoIAlign 进行 roi_pooling 操作，提取特征并转为类别信息和进一步的框回归信息。

       △ 两阶段分类与回归

       TwoMLPHead 将特征转为 维，然后 FastRCNNPredictor 将每个 box 对应的特征转为类别概率和回归偏移量，实现最终的分类与回归。

       △ 总结

       带有 FPN 的 FasterRCNN 网络结构包含两大部分：特征提取与检测。FasterRCNN 在两处地方设置损失函数，分别针对 rpn 和 roi_heads。

       △ 关于训练

       在训练阶段，FasterRCNN 通过 RPN 和 RoIHeads 分别优化 anchor 和 proposals 的目标概率和 bbox 回归，实现目标检测任务。

       △ 写在最后

       本文简要介绍了 torchvision 中的 FasterRCNN 实现，并分析了关键知识点。鼓励入门新手多读代码，深入理解模型机制。尽管本文提供了代码理解的指引，真正的模型理解还需阅读和分析代码。

目标检测-RCNN 通俗的理解

       RCNN模型是目标检测流程的一种范式，对后续目标检测算法影响显著。模型名称“RCNN”中的“R”代表“region”，指代目标检测候选框。RCNN的关键步骤包括对候选框进行CNN操作，提取其特征，再对特征进行分类等处理。FastRCNN和FasterRCNN是RCNN的改进版本，分别针对速度和候选区域生成问题进行了优化。

       RCNN模型由三部分组成，其主要缺点是速度较慢，因为每个候选区域都需要单独进行CNN特征提取和目标分类。在RCNN的流程中，首先通过图的预分割算法和选择性搜索对图像进行预分割和合并，生成初步的候选区域。

       FastRCNN是对RCNN的改进，解决了速度问题，将RCNN的第二步和第三步合并，统一使用一个模型。具体实现上，FastRCNN在图像上运行CNN提取特征图，将候选区域映射到特征图上，并通过RoI池化层将每个候选区域映射到固定大小的特征向量上，最后使用全连接层进行目标分类和边界框回归。FastRCNN的改进在于共享整个图像的CNN特征提取，提高速度。

       FasterRCNN是FastRCNN的进一步改进，主要解决了候选区域生成问题，将RCNN的第一步、第二步和第三步合并，统一使用一个模型。FasterRCNN引入了区域提议网络（RPN）子网络，用于生成候选区域，通过滑动窗口在特征图上生成候选区域，并使用分类和回归网络对候选区域进行筛选和调整。最后，选取的候选区域经过RoI池化层和全连接层进行目标分类和边界框回归。FasterRCNN的优点是将候选区域的生成和目标检测整合在一个网络中，进一步提高了速度和准确性。

       总结，从RCNN到Yolo家族，很多模型都是从解释性出发，通过精心设计构造的。在当前时代，各种大模型涌现，更好的模型往往依赖于大量GPU计算资源和丰富数据集。模型本质上依赖硬件发展，算力足够强大，可以实现模型精准性的大幅提升。在足够算力面前，可解释性往往是在获得好模型后被“强行”提出。

Faster-rcnn 代码详解

       在深入理解Faster-RCNN的实现过程中，关键部分是fasterRCNN.pytorch中的核心代码。首先，我们关注的是网络的输入数据，包括：

coco数据集: 使用的预训练模型基于ResNet，锚框数量为3乘以4，即个。原始图像(P, Q)的尺寸不变，而输入网络(M, N)的图像是经过resize处理后的。

图像数据: im_data是一个4维数组，表示batch内的每张，尺寸为[batch, 3, M, N]，所有都被统一调整到(M, N)大小。

图像信息: im_info包含每张的缩放比例等信息，形状为[batch, 3]，如M, N和resize后的scale。

gt_boxes: 图像中真实目标的框信息，包括坐标和类别，最多个，实际数量由num_boxes记录。

num_boxes: 每张中真实框的数量，gt_boxes中不足的框用0填充。

       整个Faster-RCNN的结构分为几个关键步骤：

卷积特征提取: 通过RCNN_base网络，从输入图像中提取特征，输出为base_feat。

RPN网络: 用于计算RoI提议生成的loss，包括类别和边框回归，输出排序后的RoIs。

目标分配: 在训练阶段，通过RCNN_proposal_target确定每个RoI与gt_box的关联，用于计算类别和边框预测的loss。

RoI池化: 用roi_align方法将每个RoI转换为固定尺寸的特征图。

全连接层: 对特征图进行分类和边框预测，计算交叉熵和smooth_l1 loss。

       在训练阶段，会根据上述步骤的损失进行反向传播更新网络参数。在测试阶段，通过bbox_transform_inv和nms进行后处理，得到最终的检测结果。

       代码中的RPN网络涉及以下几个部分：

RPN前置网络: 提供用于RoI提议的基础特征。

RPN提案生成: 通过RPN网络预测锚框的置信度和偏移。

目标锚框分配: 根据gt_boxes分配锚框的标签和目标偏移。

RPN损失: 计算RPN网络的loss。

       而RCNN_proposal_target网络则负责gt_box和RoI的匹配，以及ROI Align的实现是后处理中的重要步骤，这里暂不详述。测试阶段的后处理包括修正RoIs并应用NMS来得到最终的检测结果。