一、简介
R-FCN是一个利用深度学习算法进行目标检测的算法，于2016年被提出，是以2015年的Faster RCNN算法为基础，在Faster RCNN算法的基础上对区域建议网络（RPN）和全连接层进行了改进，使得其在速度和准确率上都有很大提升。
二、算法原理
1. R-FCN框架
R-FCN框架主要由两个部分组成：候选物体生成（Region Proposal Generation）和物体分类和定位（Object Detection and Localization）。其中，候选物体生成部分使用Faster RCNN算法中的RPN，而物体分类和定位部分使用R-FCN。
2. 区域建议网络（RPN）
RPN是用来生成物体区域的CNN网络。它可以接收任意大小的输入图像，并输出一个有限数量的候选区域，这些区域可以包含可能包含目标。RPN网络在整个图像上滑动，每个位置上都会生成k个锚点（anchors）的候选位置以及相应的偏移量。然后使用分类器和回归器对每个锚点进行打分，以确定它是否为物体。
3. Region-Based Fully Convolutional Networks（R-FCN）
R-FCN模型把预测分为分类和定位两部分，这两部分共享相同的卷积层输出。在分类方面，R-FCN采用了类别特定的空间池化（Position-Sensitive Score Maps, PSSM）策略，将每个物体类别划分为若干区域，每个区域对应着卷积层上的一个子区域，然后通过计算每个子区域在物体中的得分映射（score map）来得到该物体类别的概率得分。在定位方面，R-FCN使用类别暴力回归（class-wise bounding box regression）技术来精确定位目标位置。
三、算法实现
1. R-FCN的安装和配置
git clone --recursive https://github.com/daijifeng001/R-FCN
cd ./R-FCN
cd ./caffe-fast-rcnn
make -j8 && make pycaffe
2. 数据集的准备
在训练之前需要准备训练数据。关于如何准备数据集，可以参考Faster RCNN的方法。
3. 训练网络
使用如下命令训练网络：
cd ./R-FCN
./tools/train_net.py --gpu 0 --solver ./models/pascal_voc/ResNet-50/rfcn_end2end/solver.prototxt --weights ./models/pascal_voc/ResNet-50/resnet50_rfcn_final.caffemodel --iters 80000
4. 对图像进行检测
使用如下命令对图像进行检测：
cd ./R-FCN
./tools/demo_rfcn.py
四、结论
总的来说，R-FCN算法通过结合了Faster RCNN算法的区域建议网络（RPN）和全连接层的改进，使得其在物体检测领域取得了很好的效果。在未来的发展中，我们可以通过改进这个算法来进一步提高检测的准确率和速度。
