目標檢測是人工智能的一個重要應用，就是在圖片中要將里面的物體識別出來，并標出物體的位置，一般需要經過兩個步驟：
1、分類，識別物體是什么
2、定位，找出物體在哪里
除了對單個物體進行檢測，還要能支持對多個物體進行檢測，如下圖所示：
這個問題并不是那么容易解決，由于物體的尺寸變化范圍很大、擺放角度多變、姿態不定，而且物體有很多種類別，可以在圖片中出現多種物體、出現在任意位置。因此，目標檢測是一個比較復雜的問題。
最直接的方法便是構建一個深度神經網絡，將圖像和標注位置作為樣本輸入，然后經過CNN網絡，再通過一個分類頭（Classification head）的全連接層識別是什么物體，通過一個回歸頭（Regression head）的全連接層回歸計算位置，如下圖所示：
但“回歸”不好做，計算量太大、收斂時間太長，應該想辦法轉為“分類”，這時容易想到套框的思路，即取不同大小的“框”，讓框出現在不同的位置，計算出這個框的得分，然后取得分最高的那個框作為預測結果，如下圖所示：
根據上面比較出來的得分高低，選擇了右下角的黑框作為目標位置的預測。
但問題是：框要取多大才合適？太小，物體識別不完整；太大，識別結果多了很多其它信息。那怎么辦？那就各種大小的框都取來計算吧。
如下圖所示（要識別一只熊），用各種大小的框在圖片中進行反復截取，輸入到CNN中識別計算得分，最終確定出目標類別和位置。
這種方法效率很低，實在太耗時了。那有沒有高效的目標檢測方法呢？
一、R-CNN 橫空出世
R-CNN（Region CNN，區域卷積神經網絡）可以說是利用深度學習進行目標檢測的開山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目標檢測競賽中折桂，2010年更是帶領團隊獲得了終身成就獎，如今就職于Facebook的人工智能實驗室（FAIR）。
R-CNN算法的流程如下
1、輸入圖像
2、每張圖像生成1K~2K個候選區域
3、對每個候選區域，使用深度網絡提取特征（AlextNet、VGG等CNN都可以）
4、將特征送入每一類的SVM 分類器，判別是否屬于該類
5、使用回歸器精細修正候選框位置
下面展開進行介紹
1、生成候選區域
使用Selective Search（選擇性搜索）方法對一張圖像生成約2000-3000個候選區域，基本思路如下：
（1）使用一種過分割手段，將圖像分割成小區域
（2）查看現有小區域，合并可能性最高的兩個區域，重復直到整張圖像合并成一個區域位置。優先合并以下區域：
- 顏色（顏色直方圖）相近的
- 紋理（梯度直方圖）相近的
- 合并后總面積小的
- 合并后，總面積在其BBOX中所占比例大的
在合并時須保證合并操作的尺度較為均勻，避免一個大區域陸續“吃掉”其它小區域，保證合并后形狀規則。
（3）輸出所有曾經存在過的區域，即所謂候選區域
2、特征提取
使用深度網絡提取特征之前，首先把候選區域歸一化成同一尺寸227×227。
使用CNN模型進行訓練，例如AlexNet，一般會略作簡化，如下圖：
image
3、類別判斷
對每一類目標，使用一個線性SVM二類分類器進行判別。輸入為深度網絡（如上圖的AlexNet）輸出的4096維特征，輸出是否屬于此類。
4、位置精修
目標檢測的衡量標準是重疊面積：許多看似準確的檢測結果，往往因為候選框不夠準確，重疊面積很小，故需要一個位置精修步驟，對于每一個類，訓練一個線性回歸模型去判定這個框是否框得完美，如下圖：
R-CNN將深度學習引入檢測領域后，一舉將PASCAL VOC上的檢測率從35.1%提升到53.7%。
二、Fast R-CNN大幅提速
繼2014年的R-CNN推出之后，Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN，構思精巧，流程更為緊湊，大幅提升了目標檢測的速度。
Fast R-CNN和R-CNN相比，訓練時間從84小時減少到9.5小時，測試時間從47秒減少到0.32秒，并且在PASCAL VOC 2007上測試的準確率相差無幾，約在66%-67%之間。
Fast R-CNN主要解決R-CNN的以下問題：
1、訓練、測試時速度慢
R-CNN的一張圖像內候選框之間存在大量重疊，提取特征操作冗余。而Fast R-CNN將整張圖像歸一化后直接送入深度網絡，緊接著送入從這幅圖像上提取出的候選區域。這些候選區域的前幾層特征不需要再重復計算。
2、訓練所需空間大
R-CNN中獨立的分類器和回歸器需要大量特征作為訓練樣本。Fast R-CNN把類別判斷和位置精調統一用深度網絡實現，不再需要額外存儲。
下面進行詳細介紹
1、在特征提取階段，通過CNN（如AlexNet）中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的輸入，因此，在原始圖片上執行這些操作后，輸入圖片尺寸不同將會導致得到的feature map（特征圖）尺寸也不同，這樣就不能直接接到一個全連接層進行分類。
在Fast R-CNN中，作者提出了一個叫做ROI Pooling的網絡層，這個網絡層可以把不同大小的輸入映射到一個固定尺度的特征向量。ROI Pooling層將每個候選區域均勻分成M×N塊，對每塊進行max pooling。將特征圖上大小不一的候選區域轉變為大小統一的數據，送入下一層。這樣雖然輸入的圖片尺寸不同，得到的feature map（特征圖）尺寸也不同，但是可以加入這個神奇的ROI Pooling層，對每個region都提取一個固定維度的特征表示，就可再通過正常的softmax進行類型識別。
2、在分類回歸階段，在R-CNN中，先生成候選框，然后再通過CNN提取特征，之后再用SVM分類，最后再做回歸得到具體位置（bbox regression）。而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把最后的bbox regression也放進了神經網絡內部，與區域分類合并成為了一個multi-task模型，如下圖所示：
實驗表明，這兩個任務能夠共享卷積特征，并且相互促進。
Fast R-CNN很重要的一個貢獻是成功地讓人們看到了Region Proposal+CNN（候選區域+卷積神經網絡）這一框架實時檢測的希望，原來多類檢測真的可以在保證準確率的同時提升處理速度。
三、Faster R-CNN更快更強
繼2014年推出R-CNN，2015年推出Fast R-CNN之后，目標檢測界的領軍人物Ross Girshick團隊在2015年又推出一力作：Faster R-CNN，使簡單網絡目標檢測速度達到17fps，在PASCAL VOC上準確率為59.9%，復雜網絡達到5fps，準確率78.8%。
在Fast R-CNN還存在著瓶頸問題：Selective Search（選擇性搜索）。要找出所有的候選框，這個也非常耗時。那我們有沒有一個更加高效的方法來求出這些候選框呢？
在Faster R-CNN中加入一個提取邊緣的神經網絡，也就說找候選框的工作也交給神經網絡來做了。這樣，目標檢測的四個基本步驟（候選區域生成，特征提取，分類，位置精修）終于被統一到一個深度網絡框架之內。如下圖所示：
Faster R-CNN可以簡單地看成是“區域生成網絡+Fast R-CNN”的模型，用區域生成網絡（Region Proposal Network，簡稱RPN）來代替Fast R-CNN中的Selective Search（選擇性搜索）方法。
如下圖
RPN如下圖：
RPN的工作步驟如下：
- 在feature map（特征圖）上滑動窗口
- 建一個神經網絡用于物體分類+框位置的回歸
- 滑動窗口的位置提供了物體的大體位置信息
- 框的回歸提供了框更精確的位置
Faster R-CNN設計了提取候選區域的網絡RPN，代替了費時的Selective Search（選擇性搜索），使得檢測速度大幅提升，下表對比了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的檢測速度：
總結
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走來，基于深度學習目標檢測的流程變得越來越精簡、精度越來越高、速度也越來越快。基于region proposal（候選區域）的R-CNN系列目標檢測方法是目標檢測技術領域中的最主要分支之一。
為了更加精確地識別目標，實現在像素級場景中識別不同目標，利用“圖像分割”技術定位每個目標的精確像素，如下圖所示（精確分割出人、汽車、紅綠燈等）：
Mask R-CNN便是這種“圖像分割”的重要模型。
Mask R-CNN的思路很簡潔，既然Faster R-CNN目標檢測的效果非常好，每個候選區域能輸出種類標簽和定位信息，那么就在Faster R-CNN的基礎上再添加一個分支從而增加一個輸出，即物體掩膜（object mask），也即由原來的兩個任務（分類+回歸）變為了三個任務（分類+回歸+分割）。如下圖所示，Mask R-CNN由兩條分支組成：
Mask R-CNN的這兩個分支是并行的，因此訓練簡單，僅比Faster R-CNN多了一點計算開銷。
如下圖所示，Mask R-CNN在Faster R-CNN中添加了一個全卷積網絡的分支（圖中白色部分），用于輸出二進制mask，以說明給定像素是否是目標的一部分。所謂二進制mask，就是當像素屬于目標的所有位置上時標識為1，其它位置標識為 0
從上圖可以看出，二進制mask是基于特征圖輸出的，而原始圖像經過一系列的卷積、池化之后，尺寸大小已發生了多次變化，如果直接使用特征圖輸出的二進制mask來分割圖像，那肯定是不準的。這時就需要進行了修正，也即使用RoIAlign替換RoIPooling
如上圖所示，原始圖像尺寸大小是128x128，經過卷積網絡之后的特征圖變為尺寸大小變為 25x25。這時，如果想要圈出與原始圖像中左上方15x15像素對應的區域，那么如何在特征圖中選擇相對應的像素呢？
從上面兩張圖可以看出，原始圖像中的每個像素對應于特征圖的25/128像素，因此，要從原始圖像中選擇15x15像素，則只需在特征圖中選擇2.93x2.93像素（15x25/128=2.93），在RoIAlign中會使用雙線性插值法準確得到2.93像素的內容，這樣就能很大程度上，避免了錯位問題。
修改后的網絡結構如下圖所示（黑色部分為原來的Faster R-CNN，紅色部分為Mask R-CNN修改的部分）
從上圖可以看出損失函數變為
損失函數為分類誤差+檢測誤差+分割誤差，分類誤差和檢測（回歸）誤差是Faster R-CNN中的，分割誤差為Mask R-CNN中新加的。
對于每個MxM大小的ROI區域，mask分支有KxMxM維的輸出（K是指類別數量）。對于每一個像素，都是用sigmod函數求二值交叉熵，也即對每個像素都進行邏輯回歸，得到平均的二值交叉熵誤差Lmask。通過引入預測K個輸出的機制，允許每個類都生成獨立的mask，以避免類間競爭，這樣就能解耦mask和種類預測。
對于每一個ROI區域，如果檢測得到屬于哪一個分類，就只使用該類的交叉熵誤差進行計算，也即對于一個ROI區域中KxMxM的輸出，真正有用的只是某個類別的MxM的輸出。如下圖所示：
例如目前有3個分類：貓、狗、人，檢測得到當前ROI屬于“人”這一類，那么所使用的Lmask為“人”這一分支的mask。
Mask R-CNN將這些二進制mask與來自Faster R-CNN的分類和邊界框組合，便產生了驚人的圖像精確分割，如下圖所示：
Mask R-CNN是一個小巧、靈活的通用對象實例分割框架，它不僅可以對圖像中的目標進行檢測，還可以對每一個目標輸出一個高質量的分割結果。另外，Mask R-CNN還易于泛化到其他任務，比如人物關鍵點檢測，如下圖所示：
從R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN到Mask R-CNN，每次進步不一定是跨越式的發展，這些進步實際上是直觀的且漸進的改進之路，但是它們的總和卻帶來了非常顯著的效果。
最后，總結一下目標檢測算法模型的發展歷程，如下圖所示：
