RCNN (论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation) 是将CNN方法引入目标检测领域， 大大提高了目标检测效果，可以说改变了目标检测领域的主要研究思路， 紧随其后的系列文章：（ RCNN）,Fast RCNN, Faster RCNN 代表该领域当前最高水准。
【基本流程 ===================================】
RCNN算法分为4个步骤
1、候选区域生成： 一张图像生成1K~2K个候选区域 （采用Selective Search 方法）
2、特征提取： 对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征 （CNN）
3、类别判断： 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
4、位置精修： 使用回归器精细修正候选框位置
候选框搜索阶段：
当我们输入一张图片时，我们要搜索出所有可能是物体的区域，这里采用的就是前面提到的Selective Search方法，通过这个算法我们搜索出2000个候选框。然后从上面的总流程图中可以看到，搜出的候选框是矩形的，而且是大小各不相同。然而CNN对输入图片的大小是有固定的，如果把搜索到的矩形选框不做处理，就扔进CNN中，肯定不行。因此对于每个输入的候选框都需要缩放到固定的大小。下面我们讲解要怎么进行缩放处理，为了简单起见我们假设下一阶段CNN所需要的输入图片大小是个正方形图片227*227。因为我们经过selective search 得到的是矩形框，paper试验了两种不同的处理方法：
CNN特征提取阶段：
1、 算法实现
a、网络结构设计阶段
网络架构两个可选方案：第一选择经典的Alexnet；第二选择VGG16。经过测试Alexnet精度为58.5%，VGG16精度为66%。VGG这个模型的特点是选择比较小的卷积核、选择较小的跨步，这个网络的精度高，不过计算量是Alexnet的7倍。后面为了简单起见，我们就直接选用Alexnet，并进行讲解；Alexnet特征提取部分包含了5个卷积层、2个全连接层，在Alexnet中p5层神经元个数为9216、 f6、f7的神经元个数都是4096，通过这个网络训练完毕后，最后提取特征每个输入候选框图片都能得到一个4096维的特征向量。
b、网络有监督预训练阶段 （图片数据库：ImageNet ILSVC ）
参数初始化部分：物体检测的一个难点在于，物体标签训练数据少，如果要直接采用随机初始化CNN参数的方法，那么目前的训练数据量是远远不够的。这种情况下，最好的是采用某些方法，把参数初始化了，然后在进行有监督的参数微调，这里文献采用的是有监督的预训练。所以paper在设计网络结构的时候，是直接用Alexnet的网络，然后连参数也是直接采用它的参数，作为初始的参数值，然后再fine-tuning训练。网络优化求解时采用随机梯度下降法，学习率大小为0.001；
C、fine-tuning阶段 （图片数据库： PASCAL VOC）
我们接着采用 selective search 搜索出来的候选框 （PASCAL VOC 数据库中的图片） 继续对上面预训练的CNN模型进行fine-tuning训练。假设要检测的物体类别有N类，那么我们就需要把上面预训练阶段的CNN模型的最后一层给替换掉，替换成N+1个输出的神经元(加1，表示还有一个背景) (20 + 1bg = 21)，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；接着就可以开始继续SGD训练了。开始的时候，SGD学习率选择0.001，在每次训练的时候，我们batch size大小选择128，其中32个事正样本、96个事负样本。
疑惑点：
CNN训练的时候，本来就是对bounding box的物体进行识别分类训练，在训练的时候最后一层softmax就是分类层。那么为什么作者闲着没事干要先用CNN做特征提取（提取fc7层数据），然后再把提取的特征用于训练svm分类器？
这个是因为svm训练和cnn训练过程的正负样本定义方式各有不同，导致最后采用CNN softmax输出比采用svm精度还低。事情是这样的，cnn在训练的时候，对训练数据做了比较宽松的标注，比如一个bounding box可能只包含物体的一部分，那么我也把它标注为正样本，用于训练cnn；采用这个方法的主要原因在于因为CNN容易过拟合，所以需要大量的训练数据，所以在CNN训练阶段我们是对Bounding box的位置限制条件限制的比较松(IOU只要大于0.5都被标注为正样本了)；然而svm训练的时候，因为svm适用于少样本训练，所以对于训练样本数据的IOU要求比较严格，我们只有当bounding box把整个物体都包含进去了，我们才把它标注为物体类别，然后训练svm，具体请看下文。
SVM训练、测试阶段
训练阶段：
这是一个二分类问题，我么假设我们要检测车辆。我们知道只有当bounding box把整量车都包含在内，那才叫正样本；如果bounding box 没有包含到车辆，那么我们就可以把它当做负样本。但问题是当我们的检测窗口只有部分包含物体，那该怎么定义正负样本呢？作者测试了IOU阈值各种方案数值0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5。最后通过训练发现，如果选择IOU阈值为0.3效果最好（选择为0精度下降了4个百分点，选择0.5精度下降了5个百分点）,即当重叠度小于0.3的时候，我们就把它标注为负样本。一旦CNN f7层特征被提取出来，那么我们将为每个物体类训练一个svm分类器。当我们用CNN提取2000个候选框，可以得到20004096这样的特征向量矩阵，然后我们只需要把这样的一个矩阵与svm权值矩阵4096N点乘(N为分类类别数目，因为我们训练的N个svm，每个svm包含了4096个权值w)，就可以得到结果了。
位置精修：
目标检测问题的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小。故需要一个位置精修步骤。 回归器：对每一类目标，使用一个线性脊回归器进行精修。正则项λ=10000。 输入为深度网络pool5层的4096维特征，输出为xy方向的缩放和平移。 训练样本：判定为本类的候选框中和真值重叠面积大于0.6的候选框。
测试阶段：
使用selective search的方法在测试图片上提取2000个region propasals ，将每个region proposals归一化到227x227，然后再CNN中正向传播，将最后一层得到的特征提取出来。然后对于每一个类别，使用为这一类训练的SVM分类器对提取的特征向量进行打分，得到测试图片中对于所有region proposals的对于这一类的分数，再使用贪心的非极大值抑制（NMS）去除相交的多余的框。再对这些框进行canny边缘检测，就可以得到bounding-box(then B-BoxRegression)。
（非极大值抑制（NMS）先计算出每一个bounding box的面积，然后根据score进行排序，把score最大的bounding box作为选定的框，计算其余bounding box与当前最大score与box的IoU，去除IoU大于设定的阈值的bounding box。然后重复上面的过程，直至候选bounding box为空，然后再将score小于一定阈值的选定框删除得到这一类的结果（然后继续进行下一个分类）。作者提到花费在region propasals和提取特征的时间是13s/张-GPU和53s/张-CPU，可以看出时间还是很长的，不能够达到及时性。