论文笔记：Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

转自：http://blog.csdn.net/anxiaoxi45/article/details/46522155

论文笔记：Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

文章： http://arxiv.org/abs/1506.01497 
源码：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn

目录：

• Region Proposal Networks
• Translation-Invariant Anchors
• A Loss Function for Learning Region Proposals
• Optimization
• Sharing Convolutional Features for Region Proposal and Object Detection
• Implementation Details
• Experiments
• Conclusion

首先，回顾下Fast R-CNN，与传统CNN不同的是，Fast R-CNN将图片送入网络时同时将multiple regions of interest (RoIs) 也送入网络，每一个RoI被pooled到一个固定大小的feature map，然后通过全连接将其映射到一个特征向量。每个RoI最终得到两个输出向量softmax probabilities 和 per-class bounding-box regression offsets。

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Faster R-CNN 可以看做是对 Fast R-CNN 的进一步加速，最主要解决的如何快速获得 proposal，一般的做法都是利用显著性目标检测（如Selective search）过一遍待检测图，得到proposal。基于区域的深度卷积网络虽然使用了 GPU 进行加速，但是the region proposal methods 确却都是在 CPU上实现的，这就大大地拖慢了整个系统的速度。然后作者提出，卷积后的特征图同样也是可以用来生成 region proposals 的。通过增加两个卷积层来实现 Region Proposal Networks (RPNs) , 一个用来将每个特征图 的位置编码成一个向量，另一个则是对每一个位置输出一个 objectness score 和 regressed bounds for k region proposals。

RPNs 是一种 fully-convolutional network (FCN)，为了与 Fast R-CNN 相结合，作者给出了一种简单的训练方法：固定 proposal， 为生成 proposal 和 目标检测 这两个task 交替微调网络 。

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Region Proposal Networks

RPNs 从任意尺寸的图片中得到一系列的带有 objectness score 的 object proposals。具体流程是：使用一个小的网络在最后卷积得到的特征图上进行滑动扫描，这个滑动的网络每次与特征图上n*n 的窗口全连接，然后映射到一个低维向量，例如256D或512D, 最后将这个低维向量送入到两个全连接层，即box回归层（box-regression layer (reg)）和box分类层（box-regression layer (reg)）。

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Translation-Invariant Anchors

• 原始图片经过CNN，得到最后的卷积特征。
• 利用3×3的矩形进行扫描，得到256维的向量(相当于再添加了一个卷积层，卷积核为3×3，输出特征数为256) 。
• 3×3的特征层映射到最初图片，是一块比较大的固定区域，在此固定区域上进行长宽变形，比如分别3个缩放级别，则一共有9个不同的矩形区域，称做anchor box。9就是上图中的k值。
• 对上图中的k个anchor box进行是否是物体判断预测，和矩形框位置与大小微调
• 选出物体框后，再利用同Fast RCNN同样的方式，对物体类别进行判断

这里作者说的平移不变性，其实就是以窗口中心进行多个尺度、宽高比的采样。如上图右边，文中使用了3 scales and 3 aspect ratios （1:1,1:2,2:1）, 就产生了 k = 9 anchors at each sliding position. 

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A Loss Function for Learning Region Proposals

作者将 anchors 分为两类：与 ground-truth box 有较高的 IoU 或 与任意一个 ground-truth box 的 IoU 大于0.7 的 anchor 都标为 positive label； 与 所有 ground-truth box 的IoU 都小于0.3的 anchor 都标为 negative label。其余非正非负的都被丢掉。 
对于每一个 anchor box i, 其 loss function 定义为： 
L(pi,ti)=Lcls(pi,p∗i)+λp∗iLreg(ti,t∗i) 
其中，pi 是预测其是一个 object 的 probability ，当其label 为 positive 时，p∗i 为1，否则为0。 ti={tx,ty,tw,th} 是预测的 bounding box，t∗i 是与这个 anchor 相对应的 ground-truth box 。 classification loss Lcls 是一个二分类（是或者不是object）的 softmax loss 。regression loss Lreg(ti,t∗i)=R(ti−t∗i), R 是 Fast R-CNN 中定义的 robust loss function (smooth-L1) ，p∗iLreg 表示只针对 positive anchors (p∗i = 1). 这里还有一个平衡因子 λ , 文中设为10，表示更倾向于box location。

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Optimization

使用 back-propagation and stochastic gradient descent (SGD) 对这个RPN进行训练，每张图片随机采样了256个 anchors , 这里作者认为如果使用所有的anchors来训练的话，this will bias towards negative samples as they are dominate。所以这里作者将采样的正负positive and negative anchors have a ratio of 1:1. 
新增的两层使用高斯来初始化，其余使用 ImageNet 的 model 初始化。详见论文。

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Sharing Convolutional Features for Region Proposal and Object Detection**

通过交替优化来学习共享的特征，主要有4步：

• 1. 使用前面的方法训练一个RPN。用 ImageNet 的 model 初始化，然后针对 region proposal task 进行微调。
• 2. 利用第一步得到的 proposals 使用 Fast R-CNN 来训练另一一个单独的 detection network， 到这里两个网络还是分开的，没有 share conv layers 。
• 3. 利用第二部训练好的 detection network 来初始化 RPN ， 然后训练，这里训练的时候固定 conv layers ，只微调 RPN 那一部分的网络层。
• 4. 再固定 conv layers ，只微调 Fast R-CNN 的 fc 层。

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Implementation Details

每个 anchor , 使用 3 scales with box areas of 1282, 2562, and 5122 pixels, and 3 aspect ratios of 1:1, 1:2, and 2:1. 忽略了所有的 cross-boundary anchors 。在 proposal regions 上根据 cls scores 进行了 nonmaximum suppression (NMS) 。其余详见论文。