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（3） Fast RCNN

2015年，R． Girshick提出了Fast RCNN檢測(cè)器［19］，這是對(duì)R－CNN和SPPNet的進(jìn)一步改進(jìn)。Fast RCNN使我們能夠在相同的網(wǎng)絡(luò)配置下同時(shí)訓(xùn)練檢測(cè)器和邊界框回歸器。在VOC07數(shù)據(jù)集上，F(xiàn)ast RCNN將mAP從58．5％（ RCNN）提高到70．0％，檢測(cè)速度是R－CNN的200多倍。

雖然Fast－RCNN成功地融合了R－CNN和SPPNet的優(yōu)點(diǎn)，但其檢測(cè)速度仍然受到提案檢測(cè)的限制。然后，一個(gè)問(wèn)題自然而然地出現(xiàn)了：“ 我們能用CNN模型生成對(duì)象提案嗎？ ” 之后的Faster R－CNN解決了這個(gè)問(wèn)題。

（4） Faster RCNN

2015年，S． Ren等人提出了Faster RCNN檢測(cè)器［20］，在Fast RCNN之后不久。Faster RCNN 是第一個(gè)端到端的，也是第一個(gè)接近實(shí)時(shí)的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)器（COCO mAP＠．5＝42．7％，COCO mAP＠［．5，．95］＝21．9％， VOC07 mAP＝73．2％，VOC12 mAP＝70．4％）。Faster RCNN的主要貢獻(xiàn)是引入了區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò) （RPN）從而允許幾乎所有的cost－free的區(qū)域提案。從RCNN到Faster RCNN，一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)中的大部分獨(dú)立塊，如提案檢測(cè)、特征提取、邊界框回歸等，都已經(jīng)逐漸集成到一個(gè)統(tǒng)一的端到端學(xué)習(xí)框架中。

雖然Faster RCNN突破了Fast RCNN的速度瓶頸，但是在后續(xù)的檢測(cè)階段仍然存在計(jì)算冗余。后來(lái)提出了多種改進(jìn)方案，包括RFCN和 Light head RCNN。

（5） Feature Pyramid Networks（FPN）

2017年，T．－Y．Lin等人基于Faster RCNN提出了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）［21］。在FPN之前，大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)器只在網(wǎng)絡(luò)的頂層進(jìn)行檢測(cè)。雖然CNN較深層的特征有利于分類識(shí)別，但不利于對(duì)象的定位。為此，開(kāi)發(fā)了具有橫向連接的自頂向下體系結(jié)構(gòu)，用于在所有級(jí)別構(gòu)建高級(jí)語(yǔ)義。由于CNN通過(guò)它的正向傳播，自然形成了一個(gè)特征金字塔，F(xiàn)PN在檢測(cè)各種尺度的目標(biāo)方面顯示出了巨大的進(jìn)步。在基礎(chǔ)的Faster RCNN系統(tǒng)中使用FPN骨架可在無(wú)任何修飾的條件下在MS－COCO數(shù)據(jù)集上以單模型實(shí)現(xiàn)state－of－the－art 的效果（COCO mAP＠．5＝59．1％，COCO mAP＠［．5，．95］＝ 36．2％）。FPN現(xiàn)在已經(jīng)成為許多最新探測(cè)器的基本組成部分。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單級(jí)檢測(cè)器

單階段檢測(cè)的發(fā)展及各類檢測(cè)器的結(jié)構(gòu)［2］

（1） You Only Look Once （YOLO）

YOLO由R． Joseph等人于2015年提出［22］。它是深度學(xué)習(xí)時(shí)代的第一個(gè)單級(jí)檢測(cè)器。YOLO非�？欤篩OLO的一個(gè)快速版本運(yùn)行速度為155fps， VOC07 mAP＝52．7％，而它的增強(qiáng)版本運(yùn)行速度為45fps， VOC07 mAP＝63．4％， VOC12 mAP＝57．9％。YOLO是“ You Only Look Once ” 的縮寫。從它的名字可以看出，作者完全拋棄了之前的“提案檢測(cè)＋驗(yàn)證”的檢測(cè)范式。相反，它遵循一個(gè)完全不同的設(shè)計(jì)思路：將單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于整個(gè)圖像。該網(wǎng)絡(luò)將圖像分割成多個(gè)區(qū)域，同時(shí)預(yù)測(cè)每個(gè)區(qū)域的邊界框和概率。后來(lái)R． Joseph在 YOLO 的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一系列改進(jìn)，其中包括以路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（Path aggregation Network， PAN）取代FPN，定義新的損失函數(shù)等，陸續(xù)提出了其 v2、v3及v4版本（截止本文的2020年7月，Ultralytics發(fā)布了“YOLO v5”，但并沒(méi)有得到官方承認(rèn)），在保持高檢測(cè)速度的同時(shí)進(jìn)一步提高了檢測(cè)精度。

必須指出的是，盡管與雙級(jí)探測(cè)器相比YOLO的探測(cè)速度有了很大的提高，但它的定位精度有所下降，特別是對(duì)于一些小目標(biāo)而言。YOLO的后續(xù)版本及在它之后提出的SSD更關(guān)注這個(gè)問(wèn)題。

（2） Single Shot MultiBox Detector （SSD）

SSD由W． Liu等人于2015年提出［23］。這是深度學(xué)習(xí)時(shí)代的第二款單級(jí)探測(cè)器。SSD的主要貢獻(xiàn)是引入了多參考和多分辨率檢測(cè)技術(shù)，這大大提高了單級(jí)檢測(cè)器的檢測(cè)精度，特別是對(duì)于一些小目標(biāo)。SSD在檢測(cè)速度和準(zhǔn)確度上都有優(yōu)勢(shì)（VOC07 mAP＝76．8％，VOC12 mAP＝74．9％， COCO mAP＠．5＝46．5％，mAP＠［．5，．95］＝26．8％，快速版本運(yùn)行速度為59fps） 。SSD與其他的檢測(cè)器的主要區(qū)別在于，前者在網(wǎng)絡(luò)的不同層檢測(cè)不同尺度的對(duì)象，而后者僅在其頂層運(yùn)行檢測(cè)。

（3） RetinaNet

單級(jí)檢測(cè)器有速度快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)，但在精度上多年來(lái)一直落后于雙級(jí)檢測(cè)器。T．－Y．Lin等人發(fā)現(xiàn)了背后的原因，并在2017年提出了RetinaNet［24］。他們的觀點(diǎn)為精度不高的原因是在密集探測(cè)器訓(xùn)練過(guò)程中極端的前景－背景階層不平衡（the extreme foreground－background class imbalance）現(xiàn)象。為此，他們?cè)赗etinaNet中引入了一個(gè)新的損失函數(shù) “ 焦點(diǎn)損失（focal loss）”，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失的重構(gòu)，使檢測(cè)器在訓(xùn)練過(guò)程中更加關(guān)注難分類的樣本。焦損耗使得單級(jí)檢測(cè)器在保持很高的檢測(cè)速度的同時(shí)，可以達(dá)到與雙級(jí)檢測(cè)器相當(dāng)?shù)木�度。（COCO mAP＠．5＝59．1％，mAP＠［．5， ．95］＝39．1％ ）。

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