那任务就变成了：多物体识别+定位多个物体
那把这个任务看做分类问题？
看成分类问题有何不妥？
• 你需要找很多位置， 给很多个不同大小的框
• 你还需要对框内的图像分类
• 当然， 如果你的GPU很强大， 恩， 那加油做吧…
看做classification， 有没有办法优化下？我可不想试那么多框那么多位置啊！
有人想到一个好方法：
找出可能含有物体的框（也就是候选框，比如选1000个候选框），这些框之间是可以互相重叠互相包含的，这样我们就可以避免暴力枚举的所有框了。
大牛们发明好多选定候选框的方法，比如EdgeBoxes和Selective Search。
以下是各种选定候选框的方法的性能对比。
有一个很大的疑惑，提取候选框用到的算法“选择性搜索”到底怎么选出这些候选框的呢？那个就得好好看看它的论文了，这里就不介绍了。
R-CNN横空出世
基于以上的思路，RCNN的出现了。
步骤一：训练（或者下载）一个分类模型（比如AlexNet）
步骤二：对该模型做fine-tuning
• 将分类数从1000改为20
• 去掉最后一个全连接层
步骤三：特征提取
• 提取图像的所有候选框（选择性搜索）
• 对于每一个区域：修正区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算，将第五个池化层的输出（就是对候选框提取到的特征）存到硬盘
步骤四：训练一个SVM分类器（二分类）来判断这个候选框里物体的类别
每个类别对应一个SVM，判断是不是属于这个类别，是就是positive，反之nagative
比如下图，就是狗分类的SVM
步骤五：使用回归器精细修正候选框位置：对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美。
RCNN的进化中SPP Net的思想对其贡献很大，这里也简单介绍一下SPP Net。
SPP Net
SPP：Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化）
它的特点有两个:
1.结合空间金字塔方法实现CNNs的对尺度输入。
一般CNN后接全连接层或者分类器，他们都需要固定的输入尺寸，因此不得不对输入数据进行crop或者warp，这些预处理会造成数据的丢失或几何的失真。SPP Net的第一个贡献就是将金字塔思想加入到CNN，实现了数据的多尺度输入。
如下图所示，在卷积层和全连接层之间加入了SPP layer。此时网络的输入可以是任意尺度的，在SPP layer中每一个pooling的filter会根据输入调整大小，而SPP的输出尺度始终是固定的。
2.只对原图提取一次卷积特征
在R-CNN中，每个候选框先resize到统一大小，然后分别作为CNN的输入，这样是很低效的。
所以SPP Net根据这个缺点做了优化：只对原图进行一次卷积得到整张图的feature map，然后找到每个候选框zaifeature map上的映射patch，将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层。节省了大量的计算时间，比R-CNN有一百倍左右的提速。
Fast R-CNN
SPP Net真是个好方法，R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在RCNN的基础上采纳了SPP Net方法，对RCNN作了改进，使得性能进一步提高。