候选区域（Region proposals）

如果你们阅读一下对象检测的文献，可能会看到一组概念，所谓的候选区域，这在计算机视觉领域是非常有影响力的概念。

你们还记得滑动窗法吧，你使用训练过的分类器，在这些窗口中全部运行一遍，然后运行一个检测器，看看里面是否有车辆，行人和摩托车。现在你也可以运行一下卷积算法，这个算法的其中一个缺点是，它在显然没有任何对象的区域浪费时间，对吧。

所以这里这个矩形区域（编号1）基本是空的，显然没有什么需要分类的东西。也许算法会在这个矩形上（编号2）运行，而你知道上面没有什么有趣的东西。

[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.]

所以Ross Girshick，Jeff Donahue，Trevor Darrell，Jitendra Malik，在本幻灯片底部引用到的论文中提出一种叫做R-CNN的算法，意思是带区域的卷积网络，或者说带区域的CNN。这个算法尝试选出一些区域，在这些区域上运行卷积网络分类器是有意义的，所以这里不再针对每个滑动窗运行检测算法，而是只选择一些窗口，在少数窗口上运行卷积网络分类器。

选出候选区域的方法是运行图像分割算法，分割的结果是下边的图像，为了找出可能存在对象的区域。

比如说，分割算法在这里得到一个色块，所以你可能会选择这样的边界框（编号1），然后在这个色块上运行分类器，就像这个绿色的东西（编号2），在这里找到一个色块，接下来我们还会在那个矩形上（编号2）运行一次分类器，看看有没有东西。在这种情况下，如果在蓝色色块上（编号3）运行分类器，希望你能检测出一个行人，如果你在青色色块(编号4)上运行算法，也许你可以发现一辆车，我也不确定。

所以这个细节就是所谓的分割算法，你先找出可能2000多个色块，然后在这2000个色块上放置边界框，然后在这2000个色块上运行分类器，这样需要处理的位置可能要少的多，可以减少卷积网络分类器运行时间，比在图像所有位置运行一遍分类器要快。

特别是这种情况，现在不仅是在方形区域（编号5）中运行卷积网络，我们还会在高高瘦瘦（编号6）的区域运行，尝试检测出行人，然后我们在很宽很胖的区域（编号7）运行，尝试检测出车辆，同时在各种尺度运行分类器。

这就是R-CNN或者区域CNN的特色概念，现在看来R-CNN算法还是很慢的。

所以有一系列的研究工作去改进这个算法，所以基本的R-CNN算法是使用某种算法求出候选区域，然后对每个候选区域运行一下分类器，每个区域会输出一个标签，有没有车子？有没有行人？有没有摩托车？并输出一个边界框，这样你就能在确实存在对象的区域得到一个精确的边界框。

澄清一下，R-CNN算法不会直接信任输入的边界框，它也会输出一个边界框b_x，b_y，b_h和b_w，这样得到的边界框比较精确，比单纯使用图像分割算法给出的色块边界要好，所以它可以得到相当精确的边界框。

现在R-CNN算法的一个缺点是太慢了，所以这些年来有一些对R-CNN算法的改进工作，Ross Girshik提出了Fast R-CNN算法，它基本上是R-CNN算法，不过用卷积实现了滑动窗法。

最初的算法是逐一对区域分类的，所以Fast R-CNN用的是滑动窗法的一个卷积实现，这和卷积的滑动窗口实现）中看到的大致相似，这显著提升了R-CNN的速度。

事实证明，Fast R-CNN算法的其中一个问题是得到候选区域的聚类步骤仍然非常缓慢，所以另一个研究组，任少卿（Shaoqing Ren）、何凯明（Kaiming He）、Ross Girshick和孙剑（Jiangxi Sun）提出了更快的R-CNN算法(Faster R-CNN)，使用的是卷积神经网络，而不是更传统的分割算法来获得候选区域色块，结果比Fast R-CNN算法快得多。不过我认为大多数Faster R-CNN的算法实现还是比YOLO算法慢很多。

候选区域的概念在计算机视觉领域的影响力相当大，所以我希望你们能了解一下这些算法，因为你可以看到还有人在用这些概念。

对我个人来说，这是我的个人看法而不是整个计算机视觉研究界的看法，我觉得候选区域是一个有趣的想法，但这个方法需要两步，首先得到候选区域，然后再分类，相比之下，能够一步做完，类似于YOLO或者你只看一次（You only look once）这个算法，在我看来，是长远而言更有希望的方向。

参考文献：

	Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi - You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (2015)
	Joseph Redmon, Ali Farhadi - YOLO9000: Better, Faster, Stronger (2016)
	Allan Zelener - YAD2K: Yet Another Darknet 2 Keras
	The official YOLO website (https://pjreddie.com/darknet/yolo/)