目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作

目标检测系列：
目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作
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简介 ：CNN目标检测的开山之作

R-CNN提出于2014年，应当算是卷积神经网络在目标检测任务中的开山之作了，当然同年间还有一个overfeat算法，在这里暂不讨论。R-CNN的论文是《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，在之后的几年中，目标检测任务的CNN模型也越来越多，实时性与准确率也越来越好，但是最为经典的模型还是很值得学习的。

R-CNN原理

设计理念

对于R-CNN模型，它其实是将4个应用于不同任务的已有的算法很好的结合了起来，最终在目标检测任务中取得了不错的效果，这种结合更像是偏向于工程的方法，而不是在算法上的一种突破，当然在后续的Fast-RCNN与Faster-RCNN中模型逐步完善并整合成为一个模型，但是在R-CNN中是没有的。
所以R-CNN由4个部分构成，它们分别是：

• 区域建议算法（ss）
• 特征提取算法（AlexNet）
• 线性分类器（线性SVM）
• 边界框修正回归模型（Bounding box）

区域建议算法

首先是区域建议（Region Proposal）算法，这个东西在CNN之前就已经有了，而且算法不止一种，ss（selective search）算法是比较著名的一个，此外还有EdgeBox，MSER，MCG等等算法，CS231n中对这几种算法做了一个简单的介绍，感兴趣的话可以移步到CS231n第16课时。

那么ss算法在R-CNN中有什么用呢？这要从目标检测任务开始谈起，在一副图像中要实现目标检测任务，一种最简单的思路是如果建立滑动窗，对每次滑动窗提取出来的图像做分类，如果分类结果恰好是目标的话，就实现了检测啦，**目标的属性由分类器给，目标的位置由滑动窗给。**但是考虑到一次滑动遍历产生的子图像数量就不小了，同时还有不同步长和窗口尺寸的情况，此时产生的待分类图像是非常多的，这种方式显然没什么实用价值，于是就有了ss算法，一种根据图像自身信息产生推荐区域的算法，它大概会产生1000-2000个潜在目标区域，照比滑动遍历的方式，这个数量已经减少了很多了。

特征提取算法

这里的特征提取算法其实就是卷积神经网络，R-CNN中使用的是AlexNet，但是作者（Ross）并没有把AlexNet当做分类器来使用，而是只用了网络的特征层做ss算法输出的图像的特征提取工作，如果想要了解AlexNet的话，可以参考从AlexNet理解卷积神经网络的一般结构，然后第7层特征给了SVM分类器，第五次特征给了Bounding Box回归模型。

线性分类器

R-CNN使用了线性SVM分类器，这个没啥好说的，机器学习中很牛的算法了，如果想要了解请移步如何理解支持向量机的最大分类间隔，需要说明的是，目标检测任务是有分类的功能的，比如一个任务是检测猫和狗，那么除了要框出猫和狗的位置之外，也需要判断是猫还是狗，这也是SVM在R-CNN中的作用。所以待检测物体有几类，那么就应该有几个二分类的SVM分类器，在上面的例子中，就需要两个二分类分类器了，分别是“猫-非猫”模型和“狗-非狗”模型，在R-CNN中，分类器有20个，它的输入特征是AlexNet提取到的fc7层特征。

边界框修正回归模型

Bounding box也是个古老的话题了，计算机视觉常见任务中，在分类与检测之间还有一个定位任务，在一副图像中只有一个目标，然后把这个目标框出来，用到的就是Bounding box回归模型。

在R-CNN中，Bounding box的作用是修正ss推荐的区域的边界，输入的特征是AlexNet的第五层特征，与SVM分类器一样，它也是每一个类别都有一个模型，一共20个。

在上面，我们分别介绍了R-CNN的四个部分和他们的作用，可以看到，其实都是之前的东西，但是R-CNN的成功之处在于找到一种训练与测试的方法，把这四个部分结合了起来，而准确率大幅提升的原因在于CNN的引入。我们参考下HOG+SVM做行人检测的方法，HOG就是一种手工特征，而在R-CNN中换成了CNN提取特征。

所以个人的看法是理解R-CNN的关键不在于上面提到的四个算法本身，而是它们在R-CNN到底是怎么训练和测试的！

R-CNN的训练

R-CNN训练了CNN，SVM与Bounding box三个模型，因为ss算法用不着训练，哈哈~~
ss在生成了1000-2000个推荐区域之后，就和训练任务没啥关系了，训练样本是由ss区域生成出来的子图构建起来的。
而且三个部分的训练时独立的，并没有整合在一起。

1.训练CNN

CNN是在ImageNet上pre-train的AlexNet模型，在R-CNN中进行fine-tune，fine-tune的过程是将AlexNet的Softmax改为任务需要的类别数，然后还是当做一个分类模型来训练，训练样本的构建使用ss生成的子图，当这些图与实际样本的框（Ground-truth）的IoU大于等于0.5时，认为是某一个类的正样本，这样的类一共有20个；IoU小于0.5时，认为是负样本。然后就可以AlexNet做pre-train了，pre-train之后AlexNet的Softmax层就被扔掉了，只剩下训练后的参数，这套参数就用来做特征提取。

2.训练SVM

之前提到了，SVM的输入特征是AlexNet fc7的输出，然后SVM做二分类，一个有20个SVM模型。那么对于其中某一个分类器来说，它的正样本是所有Ground-truth区域经过AlexNet后输出的特征，负样本是与Ground-truth区域重合IoU小于0.3的区域经过AlexNet后输出的特征，特征和标签确定了，就可以训练SVM了。

3.训练Bounding box回归模型
Bounding box回归模型也是20个，还是拿其中一个来说，它的输入是AlexNet conv5的特征，注意这里的20指的是类的个数，但是对一个Bounding box来说，它有4套参数，因为一个Bounding box回归模型分别对4个数做回归，这4个数是表征边界框的四个值，模型的损失函数如下：

其中i是样本个数，*就是4个数，他们分别是x，y，w，h，其中（x，y）是中心位置，（w，h）是宽和高；P是ss给出来的区域，它由Px，Py，Pw，Ph四个数决定，这个区域经过AlexNet后再第五层输出特征，然后在特征每一个维度前都训练一个参数w，一组特征就有一组w，随4组做回归就有4组w；最后一个数就是t，它同样有4个数tx，ty，tw，th，是这样计算出来的：

而G就是经过修正后的边界框，它还是4个数Gx，Gy，Gw，Gh。通过上面的公式可以看到，t是边界框的偏差。
最后就是到底什么样的ss区域能够作为输入，在这里是IoU大于0.6的。
用一句话总结Bounding box回归模型就是：对于某一个类的回归模型而言，用IoU>0.6的ss区域经过卷积后作为输入特征，用同一组特征分别训练4组权值与之对应，对边界框四个属性值分别做回归。

经过上面三个独立的部分，R-CNN的训练就完成了，可以看到，确实是非常麻烦，这不仅仅体现在速度慢上，过程也及其繁琐，因为每一步都需要重新构建样本。

R-CNN的测试

经过训练的R-CNN就可以拿来做测试了，测试过程还是可以一次完成的，它有下面几步：
1.ss算法提取1000-2000个区域；
2.对所有的区域做归一化，为了CNN网络能接受；
3.用AlexNet网络提出两套特征，一个是fc7层的，一个是con5层的；
4.对于一个fc7区域的特征，分别过20个分类器，看看哪个分类器给的分数最高，以确定区域的类别，并把所有的区域一次操作；
5.对上述所有打好label的区域使用非极大值抑制操作，以获取没有冗余（重叠）的区域子集，经过非极大值抑制之后，就认为剩下的所有的区域都是最后要框出来的；
6.重新拿回第5步剩下的区域con5层的特征，送入Bounding box模型，根据模型的输出做出一次修正；
7.根据SVM的结果打标签，根据修正的结果画框；
8.结束！！！！！！

R-CNN性能评价

R-CNN的出现使计算机视觉中的目标检测任务的性能评价map出现了质的飞跃：

但是R-CNN也有一个很致命的缺陷，超长的训练时间和测试时间：
训练时间需要84个小时，如果说训练时间还不是那么重要的话，那么单张图片的测试时间长达47s，这个缺陷使R-CNN失去了实用性，好在后续的各种算法对其进行了改进，这个我们后面在提。

补充

1.非极大值抑制在这里不介绍了；
2.如何根据Bounding box模型的输出做出修正：
模型输出是四个值的偏差（比例），那么根据如下公式就能够得到最后的位置

第五个公式就是Bounding box模型。