目标检测CNN经典网络（三）Fast R-CNN ，Faster R-CNN

继R-CNN与SPP-net之后又出现了Fast R-CNN与Faster R-CNN,比之前的网络有了更快的速度，其准确率也没有降低。并且把端到端的概念引入到目标检测中。

Fast R-CNN

FastR-CNN借鉴SPP-net思想加入ROI感兴趣池化，并将两个任务回归和分类同时进行，进行多任务训练。

ROI池化

ROI感兴趣池化可以看作SPPpool的简化，下图可以看出，ROI只对感兴趣的区域做一次池化即可。
考虑到感兴趣区域（RoI）尺寸不一，但是输入图中后面FC层的大小是一个统一的固定值，因为ROI池化层的作用类似于SPP-net中的SPP层，即将不同尺寸的RoI feature map池化成一个固定大小的feature map。具体操作：假设经过RoI池化后的固定大小为是一个超参数，因为输入的RoI feature map大小不一样，假设为，需要对这个feature map进行池化来减小尺寸，那么可以计算出池化窗口的尺寸为：h/H,w/W，即用这个计算出的窗口对RoI feature map做max pooling，Pooling对每一个feature map通道都是独立的。

多任务损失函数

Fast R-CNN将两个任务并行运行到一起，其损失定义如下所示，考虑损失为分类损失和回归损失。

最终论文给出其实现的性能可以看下表，其将训练时间与测试时间大大缩短，尤其是单图的测试时间大大缩短，这功劳归结于一方面采用了先卷积后

Faster R-CNN

Fast R-CNN存在的问题：存在瓶颈：选择性搜索，找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们能不能找出一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？
解决：加入一个提取边缘的神经网络，也就说找到候选框的工作也交给神经网络来做了。（想较少测试的时间那就把任务交给深度学习，学习出一套参数可以以后一直用。）
给这么一个方法起了个名字叫做Region Proposal Network(RPN)。

网络总图

先看下面这张图，它是最终的测试网络。

通过上面这张图可以看出Faster R-CNN由四个部分组成：
1）卷积层(conv layers)，用于提取图片的特征，输入为整张图片，输出为提取出的特征称为feature maps
2）RPN网络(Region Proposal Network)，用于推荐候选区域，这个网络是用来代替之前的search selective的。输入为图片为featrue maps，输出为多个候选区域，这里的细节会在后面详细介绍。
3）RoI pooling，和Fast R-CNN一样，将不同大小的输入转换为固定长度的输出，输入输出和Fast R-CNN中RoI pooling一样。
4）分类和回归，这一层的输出是最终目的，输出候选区域所属的类，和候选区域在图像中的精确位置。

那么其实你可以看出来关键的部分在于候选区域的改动，那么我们主要说下候选区域的方法。

RPN网络

首先作者自己设想原图上或者说featuremap上每个位置可能会产生k中可能的区域，下图所示，作者给出的方案具体来说就是每个位置可能会出现三种面积可能，三种长宽表示样式。三种面积分别是128×128，256×256,512×512，每种面积又分成3种长宽比，分别是2:1,1:2,1:1 。呵呵一算是九种！所以它的k是9！

然后RPN网络是这么干的，先将一幅图片经过CNN网络得到第五个卷积层，然后将第五个卷积层用3*3卷积核卷积得到一个256通道的特征图，之后再分为两路，一路用1*1卷积降维到原尺寸下2*k个通道（这是干啥，这2*k个分别对应是/否为对的候选区域，总共有k个框，所以是2*k个），另一路用1*1的卷积降维到原尺寸下4*k个通道（这个就是左上角坐标，右下角坐标，k种）ok！
注意：这里尺寸没有变哎，因为每个位置都要输出这么个得分情况哎，我们最后确定比较好的中心位置哎还有它的尺寸。

那么如果RPN一套神经网络，FastR-CNN一套网络好像也不行哦，训练费事哦。那么RPN网络和FastR-CNN是如何组合的是如何权值共享的呢？

Faster R-CNN训练

总结一下Faster R-CNN的训练过程如下所示：
（1）先再imagenet上预训练一个CNN模型，得到一个初始的RPN网络
（2）再另外训练一个imagenet模型CNN2，然后把在步骤1得到的Regionproposals用来训练FastR-CNN模型。
（3）有了一个比较好的FastR-CNN模型也就是步骤2的模型，我们把这个CNN部分固定再去矫正RPN网络，此时CNN部分就用CNN2（把CNN1直接丢掉了！）然后去调参RPN后面那一部分，调好了这时的RPN模型基本可以了。
（4）完事候选区域又变了，回去在调FastR-CNN模型，此时CNN部分不动了，这两个网络已经共享了！我们去调后面的全连接啥的。ok调好了就大功告成。
可以看出训练的时候费事，但是选练好了后都是神经网络，测试时间就大大减少。

Faster R-CNN的主要贡献是设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的选择性搜索，使得检测速度大幅提高。

参考文献

[1]第三十一节，目标检测算法之 Faster R-CNN算法详解
https://www.cnblogs.com/zyly/p/9247863.html
[2]Faster R-CNN文章详细解读
https://blog.csdn.net/liuxiaoheng1992/article/details/81843363
[3]【目标检测】Fast R-CNN论文详解（Fast R-CNN）
https://www.jianshu.com/p/fbbb21e1e390