R-CNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL Voc的目标检测竞赛中折桂，曾在2010年带领团队获得终身成就奖。
RCN算法流程可分为4个步骤
1、一张图像生成1K~2K个候选区域(使用Selective Search方法)
2、对每个候选区域，使用深度网络提取特征
3、特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类
4、使用回归器精细修正候选框位置
1、候选区域的生成
利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域，然后使用一些合并策略将这些区域合并，得到一个层次化的区域结构，而这些结构就包含着可能需要的物体。
2、对每个候选区域，使用深度网络提取特征
将2000候选区域缩放到227x227pixel，接着将候选区域输入事先训练好的AlexNet CNN网络获取4096维的特征得到2000 X 4096维矩阵。
3、特征送入每一类的SVM分类器，判定类别
将2000X 4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096X 20相乘，获得2000X 20维矩阵表示每个建议框是某个目标类别的得分。分别对上述2000X20维矩阵中每一列即每一类进行非极大值抑制剔除重叠建议框，得到该列即该类中得分最高的一些建议框。
非极大值抑制剔除重叠建议框
寻找得分最高的目标
计算其他目标与该目标的iou值
删除所有iou值大于给定阈值的目标 （整个过程重复，直到找完）
IoU(Intersection over Union)表示(A∩B)/(A∪B)
4、使用回归器精细修正候选框位置
对NMS处理后剩余的建议框进一步筛选。接着分别用20个回归器对上述20个类别中剩余的建议框进行回归操作，最终得到每个类别的修正后的得分最高的bounding box。如图，黄色框口P表示建议框Region Proposal，绿色窗口G表示实际框Ground Truth，红色窗口G表示Region Proposal进 行回归后的预测窗口，可以用最小二乘法解决的线性回归问题。
R-CNN框架
R-CNN存在的问题:
1、测试速度慢:
测试一张图片约53s (CPU)。用Selective Search算法提取候选框用时约2秒，一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余。
2、训练速度慢:
过程及其繁琐
3、训练所需空间大:
对于SVM和Ibbox回归训练，需要从每个图像中的每个目标候选框提取特征，并写入磁盘。对于非常深的网络，如VGG16， 从V0C07训练集上的5k图像上提取的特征需要数百GB的存储空间。
