RCNN系列之Fast RCNN详解

 

转自：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/79017158

RCNN系列：RCNN，SPPNet，Fast RCNN，Faster RCNN，R-FCN。这一系列是个递进关系，也是目标检测使用two-stage方法的一个发展过程。想要更好的理解Faster RCNN和R-FCN，只能把这些算法都梳理清楚了，才能明白算法的整个优化过程。

本篇讲解的是Fast RCNN。2015年，在SPPNet之后发表在IEEE。

理解了SPPNet之后，我们知道了RCNN已经进化到了SPPNet阶段，那么，Fast RCNN又更进一步。

 

再看SPPNet过程：

1.  使用selective search算法为每一张待检测的图片提取出2000左右的候选框，这一点和RCNN相同；
2. 特征提取阶段，整个图片输入到SPPNet中，提取出整张图片的feature map，然后将原图上的候选框映射到feature map上。然后对各个候选框对应的feature map上的块做金字塔空间池化，提取出固定长度的特征向量；
3. 使用SVM算法对得到的特征向量分类识别；
4. 使用NMS做极大值抑制。

 

Fast RCNN的过程：

1. 使用selective search算法为每一张待检测的图片提取出2000左右的候选框，这一点和RCNN相同；
2. 特征提取阶段，同样是提取出整张图片的feature map，然后将原图上的候选框映射到feature map上。然后对各个候选框对应的feature map上的块做ROI pooling，提取出固定长度的特征向量；
3. 对于上一步的每一个ROI，网络输出每个类的概率和每个bounding box；
4. 最后，使用NMS算法。

Fast RCNN的整个算法流程如下图所示：

Fast RCNN的最大贡献就是将SVM给去掉了，换句话说就是将分类器整合到了网络中，那么在训练过程中，由RCNN的三个阶段（selective search，CNN，SVM）到了Fast RCNN的两个阶段（selective search ，Fast RCNN）。用机器学习的角度来看，就是一个过程的全局最优要优于多个过程的全局最优。

这样就可以把Fast RCNN看作是一个分类器和回归器的整合。这个思想作者是借鉴了deepmultibox。

可以参考这篇：http://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78816916

具体做法即是，使用Multi-task loss。

 

其中：

具体参数的设置可以参考论文。

 

那么有了loss后，最重要的就是迭代过程的设置，具体看最后一层的网络结构：

 

 

cls_score层用于分类，输出K+1维数组，表示属于K类和背景的概率；

bbox_predict层用于bounding box，输出4*K维数组，表示各个物体和Ground truth的偏移量。

 

基础网络作者使用的是VGG。

具体可以参考这篇：http://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78967498

连接详细讲解了VGG的网络结构。

 

Fast RCNN中一个关键点：ROI pooling。

其实ROI pooling是SPP的一个特殊形式。ROI pooling只使用了一种尺度，统一将feature map映射到7*7的大小。

将SPP过程弄明白，ROI pooling就会很清楚了。

如果对SPP不熟悉，可以移步：http://blog.csdn.net/u010725283/article/details/79017070

 

总结：Fast RCNN比SPPNet又更近一步，将SVM整合到网络中，将三个阶段的训练过程整合为两个阶段。这样速度会提高，训练难度同样也会降低。

 

参考：

deepMultibox：http://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78816916

VGG16：http://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78967498

SPPNet：http://blog.csdn.net/u010725283/article/details/79017070

Fast R-CNN