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RCNN的提出首次利用了CNN来提取图片特征，大大提高了检测精度。
整体思路：输入一张图片，selective search方法提取2000个proposal region，由于CNN输入图片的大小是固定的，所以需要把proposal region变成同样的大小（比如227×227），然后通过五层卷积层和两个全连接层，然后用SVM进行分类
因为我们后面还要继续用这2000个候选框图片，继续训练CNN、SVM。然而人工标注的数据一张图片中就只标注了正确的bounding box，我们搜索出来的2000个矩形框也不可能会出现一个与人工标注完全匹配的候选框。因此我们需要用IOU为2000个bounding box打标签，以便下一步CNN训练使用。在CNN阶段，如果用selective search挑选出来的候选框与物体的人工标注矩形框的重叠区域IoU大于0.5，那么我们就把这个候选框标注成物体类别，否则我们就把它当做背景类别
预训练：用AlexNet在ILSVRC 2012数据集上训练提取特征。
fine-tuning：由于论文中的数据集有21类（物体类别20+1背景），因此把AlexNet最后的softmax变为21，进行训练。
SVM训练：输入是f7的特征，输出的是是否属于该类别，训练结果是得到SVM的权重矩阵W，这里负样本的选定和前面的有所不同，将IOU的阈值从0.5改成0.3，即IOU<0.3的是负样本，正样本是Ground Truth。IOU的阈值选择和前面fine-tuning不一样，主要是因为：前面fine-tuning需要大量的样本，所以设置成0.5会比较宽松。而在SVM阶段是由于SVM适用于小样本，所以设置0.3会更严格一点。
回归：用pool5的特征6*6*256维和bounding box的ground truth来训练回归
文献paper给我们证明了一个理论，如果你不进行fine-tuning，也就是你直接把Alexnet模型当做万金油使用，类似于HOG、SIFT一样做特征提取，不针对特定的任务。然后把提取的特征用于分类，结果发现p5的精度竟然跟f6、f7差不多，而且f6提取到的特征还比f7的精度略高；如果你进行fine-tuning了，那么f7、f6的提取到的特征最会训练的svm分类器的精度就会飙涨。
据此我们明白了一个道理，如果不针对特定任务进行fine-tuning，而是把CNN当做特征提取器，卷积层所学到的特征其实就是基础的共享特征提取层，就类似于SIFT算法一样，可以用于提取各种图片的特征，而f6、f7所学习到的特征是用于针对特定任务的特征。打个比方：对于人脸性别识别来说，一个CNN模型前面的卷积层所学习到的特征就类似于学习人脸共性特征，然后全连接层所学习的特征就是针对性别分类的特征了。
还有另外一个疑问：CNN训练的时候，本来就是对bounding box的物体进行识别分类训练，是一个端到端的任务，在训练的时候最后一层softmax就是分类层，那么为什么作者闲着没事干要先用CNN做特征提取（提取fc7层数据），然后再把提取的特征用于训练svm分类器？这个是因为svm训练和cnn训练过程的正负样本定义方式各有不同，导致最后采用CNN softmax输出比采用svm精度还低。
事情是这样的，cnn在训练的时候，对训练数据做了比较宽松的标注，比如一个bounding box可能只包含物体的一部分，那么我也把它标注为正样本，用于训练cnn；采用这个方法的主要原因在于因为CNN容易过拟合，所以需要大量的训练数据，所以在CNN训练阶段我们是对Bounding box的位置限制条件限制的比较松(IOU只要大于0.5都被标注为正样本了)；
然而svm训练的时候，因为svm适用于少样本训练，所以对于训练样本数据的IOU要求比较严格，我们只有当bounding box把整个物体都包含进去了，我们才把它标注为物体类别，然后训练svm
SPPnet：由于RCNN需要输入固定的大小proposal region，这样检测各种大小的图片的时候，需要经过crop，或者warp等一系列操作，这都在一定程度上导致图片信息的丢失和变形，限制了识别精确度。
那么为什么CNN要有固定大小的图片输入呢？主要是因为约束的长度来源于全连接层，因此SPP-Net在最后一个卷积层后，接入了金字塔池化层，使用这种方式，可以让网络输入任意的图片，而且还会生成固定大小的输出。
参考地址：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029
https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/73275259
https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/7172134.html
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