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一、基本信息
标题：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
时间：2014
领域：物体识别
引用格式：Girshick R, Donahue J, Darrell T, et al. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014: 580-587.
二、研究背景
CNN在ImageNet分类挑战的表现不错，能否在PASCAL VOC数据集中改进物体检测性能。
需要解决2个问题：
- 物体定位
- 训练CNN网络
三、创新点
- 使用CNN，能够更好提取特征
- 训练数据比较少时，可以进行预训练然后微调
使用滑动窗口检测器，5层卷积，相对较大的接收域。
如上图，在测试时，为输入图像生成大约2000个类别无关的建议候选区域，然后使用一个CNN从每个建议中提取一个固定长度的特征向量，然后用与类别相关的SVM对每个区域进行分类。
由于PASCAL数据集中可用于物体检测的监督标签较少，因此在ILSVRC(ImageNet)进行预训练，然后在PASCAL中进行微调。
R-CNN
总体分为3个步骤：候选区域-使用CNN产生特征向量-SVM分类
候选区域使用的方法是选择搜索(后面提到再训练一个bbox检测模型可以提升3~4个百分点)，特征提取使用Caff网络(因此需要resize到227* 277)，SVM分类完后使用NMS去除不必要的区域
四、实验结果
在仅带1000个类别标签的ILSVRC 2012数据集上预训练(学习率0.01)，在VOC数据集上转为21个分类层，重叠大于0.5为正样本，SGD学习(学习率0.001)。每次迭代32个正样本窗口和96个背景窗口(负样本)，组成128的批量梯度下降.
物体分类时，IoU重叠小于0.3被认为负样本，这个超参数通过网格搜索得到。在提取特征和使用训练标签后，对每类优化一个SVM。
实验发现，CNN卷积带来的特征提取是通用的，可以在不同数据集中使用，而全连接层用来学习特定于领域。
五、结论与思考
作者结论
总结
思考
- 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:
1)n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；
2).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)；
3).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。
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原文链接：https://blog.csdn/u011534057/article/details/51218250
作者认为原因在于softmax中的背景样本是共享的，而SVM的背景样本是独立的，更加hard，所以能够带来更好的分类效果。
原文链接: https://blog.csdn/csyhhb/article/details/50425326
- 为什么训练CNN是IoU为0.5,而训练SVM时为0.3？
上面其实回答了，CNN比较宽松所以设置了0.5，而在训练SVM的时候，负样本是IoU<0.3，正样本是ground-truth，所以不改变正样本数目，负样本更少(例如，原来0.4可以认为负样本，而在这不认为是负样本)
参考
RCNN学习笔记1
RCNN学习笔记2
本文标签： 笔记论文featurehierarchiesaccurate
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