【R-CNN系列目标检测】（3）FAST R-CNN算法

重点参考《读DL论文心得之Fast RCNN》

fast r-cnn【1】是Ross Girshick在2015年对上一年的SPP-Net算法做的改进。作者在VGG16网络的测试表明：fast r-cnn在训练阶段比r-cnn快了9倍，比spp-net快了3倍；在测试阶段比r-cnn快了213倍，比spp-net快了10倍；同时精度也有一定提升

---

r-cnn和spp-net的不足

1）r-cnn 和 spp-net 的训练都需要经过多个阶段：fine-tuning得到网络卷积层的特征输出、SVM对每组特征向量的学习、位置bounding box的回归

2）对r-cnn，训练和测试的时间空间开销大。每个图像提取的大量roi特征需要存储和通过cnn

3）对spp-net，虽然roi特征在最后一个卷积层才提取，省去了多次前向cnn。但由于SVM，roi特征仍需存储。此外，spp-net中的tunning无法更新spp层之前的所有权重，因此对于比较深得网络无能为力

---

fast r-cnn算法思路

如图1所示，算法首先通过 selective search方法生成约2K个ROI，连同图像一起输入到CNN网络；在最后一个卷积层后求取ROI位置的映射关系，使用1层的spp池化层将每个ROI统一到相同大小；最后通过两个全连接层，一个FC层后接softmax实现分类，一个FC层后接bounding box回归得到类别修正后的位置。

　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1. fast r-cnn架构

ROI 池化层

是仅含1层的SPP pooling层，《论文笔记 《Fast R-CNN》》里猜测，这里之所以不使用多层是为了避免重新训练

ROI池化层的输入是N个特征映射（我的理解是N张图像）和R个ROI，每个特征映射的维度为H x W x C，每个ROI为(n, r, c, h, w)，n是特征映射的索引，(r, c)是ROI左上角坐标，(h, w)是ROI高宽

ROI池化层的输出是大小一致的（max-pool）特征映射（H’ x W’ x C）

网络结构的调整

CNN网络需要经过3个调整才能应用fast r-cnn算法：
1）最后一个max pooling层替换为 ROI pooling层，输出尺寸H’ 和W’与后面的全连接层输入一致

2）最后一个全连接层+softmax层替换为两组：全连接层+softmax对K+1个类别（包括1个背景）的分类；全连接层+回归层对bounding box的调整

3）网络输入除了图像数据，还要增加ROI数据

fine-tuning训练

spp-net之所以不能tuning spp 层之前的网络，是因为每次SGD中包含了不同图像的样本，反向传播需要计算每个ROI感受野的卷积层（通常会覆盖整个图像），这样会导致梯度涣散

针对这个问题，fast r-cnn提出层次取样的方法：首先取样N个图像，对每张图像取 R/N 个ROI（R为全部ROI数），同一图像的ROI共享计算和内存

此外fast r-cnn在一次tuning中同时优化了softmax分类器和bbox回归
假定 p=(p0,...,pk) 是k+1个类别的softmax输出
假定 tk=(txk,tyk,twk,thk) 是bbox回归输出的第k类box的偏移（相对于ROI）
那么两者的损失为：

L(p,u,tu,v)=Lcls(p,u)+λ[u≥1]Lloc(tu,v)

其中 Lcls(p,u)=−logpu 是对类别u的log损失
其中 Lloc(tu,v)=∑i∈{x,y,w,h}smoothL1(tui−vi)

smoothL1(x)={0.5x2|x|−0.5if |x|<1otherwise

1）当u=0时为背景，损失仅计算 Lcls
2）之所以不用 L2 是为了避免梯度爆炸
3） λ=1

---

尺度不变性

文章比较了两种方法：
1）brute force：直接将图像统一为某种尺寸，期望网络学会自适应sacle

2）image pyramids：生成一个图像金字塔，对于ROI，在金字塔上找到最接近标准尺寸（227x227）的一个来训练

经过比较，方法2比方法1在精度上仅提高了1个mAP，但耗时大大增加，因此最终使用方法1（spp-net使用方法2，这是fast r-cnn比他快的一个原因）

---

全连接层提速

文章认为全连接层非常耗时，提出将权重做SVD分解，通过数据降维的方式减小计算量

文章《【目标检测】Fast RCNN算法详解》对此有较为详细的分析

---

其他

此外，文章通过实验证明：
1）对于较深的网络（如VGG），卷积层和全连接层一起tuning会有较大精度的提升

2）浅层卷积层没必要tuning，因为对mAP基本没影响

3）训练数据越多越好

4）候选区域proposals并不是越多越好

---

代码实现

Girshick在github上开源了该算法的python代码
系列文章《r-cnn系列代码编译及解读(1)》会对代码做详细分析

---

参考文献

【1】Girshick R. Fast R-CNN[J]. Computer Science, 2015.

---