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转自《机器之心》
本文将分 3 期进行连载，共介绍 16 个在目标检测任务上曾取得 SOTA 的经典模型。
第 1 期：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、OHEM
第 2 期：R-FCN、Mask RCNN、YoLo、SSD、FPN、RetinaNet
第 3 期：RRC detection、CornerNet、M2Det、FOCS、ObjectBox
您正在阅读的是其中的第 1 期。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
| 模型 | SOTA！模型资源站收录情况 | 模型来源论文 |
|---|---|---|
| R-CNN | https://sota.jiqizhixin.com/project/r-cnn-2 收录实现数量：2 支持框架：MindSpore | Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation |
| SPP-Net | https://sota.jiqizhixin.com/project/sppnet 收录实现数量：3 支持框架：PyTorch，MindSpore等 | Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition |
| Fast R-CNN | https://sota.jiqizhixin.com/project/fast-rcnn-2 收录实现数量：27 支持框架：PyTorch，TensorFlow等 | Fast R-CNN |
| Faster R-CNN | https://sota.jiqizhixin.com/project/faster-r-cnn-2 收录实现数量：16 支持框架：PyTorch，TensorFlow等 | Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks |
| OHEM | https://sota.jiqizhixin.com/project/ohem 收录实现数量：5 支持框架：PyTorch，TensorFlow | Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining |
本文回顾目标检测中必备的TOP模型，包括one-stage模型和two-stage模型。
一、two-stage模型
图1. R-CNN目标检测系统概览
图2. 一个带有空间金字塔池层的网络结构。这里256是conv5层的过滤器编号，conv5是最后一个卷积层
图3. Fast R-CNN架构。将一个输入图像和多个感兴趣的区域（RoI）输入到一个全卷积网络。每个ROI汇集成一个固定大小的特征图，然后通过全连接层（FCs）映射成一个特征向量。该网络对每个RoI有两个输出向量：softmax概率和每类bounding box回归偏移。该架构采用多任务损失法进行端到端训练
图4. RPN结构
图5. Faster R-CNN是一个用于物体检测的单一、统一的网络。RPN模块作为这个统一网络的 "注意力"
图6. OHEM训练过程，给定一个图像和选择性搜索的RoI，conv网络计算出一个conv特征图。在(a)中，只读RoI网络对特征图和所有RoI（绿色箭头所示）进行前向传递。然后，Hard RoI模块使用这些RoI损失来选择B个样本。在（b）中，这些hard样本被RoI网络用来计算前向和后向传递（红色箭头所示）
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