Статья про Faster R-CNN выиграла награду "Test of Time" на NeurIPS 2025. В честь этого разрешите нам позволить себе небольшую историческую справку

В этом году работе исполняется 10 лет. За это время ее процитировали около 56700 раз.

Что же в ней такого особенного?

Представьте: вы в 2015. Для решения задачи детекции и классификации объектов на изображении уже существует R-CNN и Fast R-CNN. Оба алгоритма достаточно точные, но их все еще почти невозможно применить в реальных задачах. Все дело – в скорости.

Оба алгоритма страдали от одного и того же узкого места: поиск регионов, то есть выделение подозрительных областей, в которых возможно есть объект. Эти регионы генерировались не нейросетью, а старым хэндкрафтед-алгоритмом Selective Search на основе поиска по цветам. Он работал на CPU и занимал 1.5–2 секунды на одно изображение.

То есть на каждый кадр нужно было ждать несколько секунд еще до того, как сеть вообще начнет классифицировать объекты. Это адская уйма времени.

И вот в конце 2015 года выходит работа "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks". Статья, которую сегодня заслуженно называют переворотом в детекции.

Авторы предложили простую, но гениальную идею: вставить в архитектуру еще одну сетку, которая сама будет искать подозрительные регионы, основываясь на тех же фичах, что и детектор. Так появились Region Proposal Network, которые ускорили весь процесс примерно в 200 раз.

После появления Faster R-CNN впервые стало возможными делать какую-то детекцию в реальном времени. А еще это модель стала, по сути, первым НЕ-франкенштейном, то есть системой, основанной на Deep Learning от начала и до конца.

Ну и, кроме того, в данной работе впервые предложили якоря (anchors). На этой концепции затем выросла, например, хорошо известная вам YOLOv2.

Поздравляем авторов!