R-CNN算法原理

R-CNN算法原理

 对于一张图片当中多个目标，多个类别的时候。前面的输出结果是不定的，有可能是以下有四个类别输出这种情况。或者N个结果，这样的话，网络模型输出结构不定

所以需要一些他的方法解决目标检测（多个目标）的问题，试图将一个检测问题简化成分类问题

①：目标检测-Overfeat模型

滑动窗口
目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们使用不同大小和宽高比的窗口。如下图所示：

 这样就变成每张子图片输出类别以及位置，变成分类问题。但是滑动窗口需要初始设定一个固定大小的窗口，这就遇到了一个问题，
 有些物体适应的框不一样，所以需要提前设定K个窗口，每个窗口滑动提取M个，总共K x M 个图片，
 通常会直接将图像变形转换成固定大小的图像，变形图像块被输入 CNN 分类器中，提取特征后，
 我们使用一些分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器。

那这种方法是怎么去利用数据训练的？

 首先我们会准备所需要的训练集数据，每张图片的若干个子图片以及每张图片的类别位置,如下我们从某张图片中滑动出的若干的图片。

这种方法类似一种暴力穷举的方式，会消耗大量的计算力量，并且由于窗口大小问题可能会造成效果不准确
但是提供了一种解决目标检测问题的思路

在CVPR 2014年中Ross Girshick提出R-CNN。

 不使用暴力方法，而是用候选区域方法（region proposal method）,创建目标检测的区域改变了图像领域实现物体检测的模型思路，
 R-CNN是以深度神经网络为基础的物体检测的模型 ，R-CNN在当时以优异的性能令世人瞩目，
 以R-CNN为基点，后续的SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN模型都是照着这个物体检测思路。

步骤（以AlexNet网络为基准）
1.找出图片中可能存在目标的侯选区域region proposal
2.进行图片大小调整为了适应AlexNet网络的输入图像的大小227×227，通过CNN对候选区域提取特征向量，2000个建议框的CNN特征组合成2000×4096维矩阵
3.将2000×4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘(20种分类，SVM是二分类器，则有20个SVM)，获得2000×20维矩阵
4.分别对2000×20维矩阵中每一列即每一类进行非极大值抑制（NMS:non-maximum suppression）剔除重叠建议框，得到该列即该类中得分最高的一些建议框
5.修正bbox，对bbox做回归微调

选择性搜索（SelectiveSearch，SS）中，首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。我们继续合并区域，直到所有区域都结合在一起。下图第一行展示了如何使区域增长，第二行中的蓝色矩形代表合并过程中所有可能的 ROI。

 SelectiveSearch在一张图片上提取出来约2000个侯选区域，需要注意的是这些候选区域的长宽不固定。
  而使用CNN提取候选区域的特征向量，需要接受固定长度的输入，所以需要对候选区域做一些尺寸上的修改。

传统的CNN限制了输入必须固定大小，所以在实际使用中往往需要对原图片进行crop或者warp的操作

crop：截取原图片的一个固定大小的patch
warp：将原图片的ROI缩放到一个固定大小的patch
无论是crop还是warp，都无法保证在不失真的情况下将图片传入到CNN当中。会使用一些方法尽量让图片保持最小的变形。

1.各向异性缩放：即直接缩放到指定大小，这可能会造成不必要的图像失真

2.各向同性缩放：在原图上出裁剪侯选区域， (采用侯选区域的像素颜色均值)填充到指定大小在边界用固定的背景颜色

③ CNN网络提取特征

 在侯选区域的基础上提取出更高级、更抽象的特征，这些高级特征是作为下一步的分类器、回归的输入数据

提取的这些特征将会保存在磁盘当中（这些提取的特征才是真正的要训练的数据）

④ 特征向量训练分类器SVM

假设一张图片的2000个侯选区域，那么提取出来的就是2000 x 4096这样的特征向量（R-CNN当中默认CNN层输出4096特征向量）。
那么最后需要对这些特征进行分类，R-CNN选用SVM进行二分类。
假设检测N个类别，那么会提供20个不同类别的SVM分类器，每个分类器都会对2000个候选区域的特征向量分别判断一次，
这样得出[2000, 20]的得分矩阵，如下图所示：

每个SVM分类器做的事情
判断2000个候选区域是某类别，还是背景

⑤ 非最大抑制（NMS）

目的
筛选候选区域，得到最终候选区域结果
迭代过程
对于所有的2000个候选区域得分进行概率筛选
然后对剩余的候选框，每个类别进行IoU（交并比）>= 0.5 筛选

假设现在滑动窗口有：A、B、C、D、E 5个候选框，

第一轮：假设B是得分最高的，与B的IoU＞0.5删除。现在与B计算IoU，DE结果＞0.5，剔除DE，B作为一个预测结果
第二轮：AC中，A的得分最高，与A计算IoU，C的结果＞0.5，剔除C，A作为一个结果
最终结果为在这个5个中检测出了两个目标为A和B

⑥修正候选区域

 那么通过非最大一直筛选出来的候选框不一定就非常准确怎么办？R-CNN提供了这样的方法，建立一个bbox regressor

 回归用于修正筛选后的候选区域，使之回归于ground-truth，默认认为这两个框之间是线性关系，因为在最后筛选出来的候选区域和ground-truth很接近了
 修正过程（线性回归）

给定：anchor A=(A_{x}, A_{y}, A_{w}, A_{h}) 和 GT=[G_{x}, G_{y}, G_{w}, G_{h}]
寻找一种变换F，使得：F(A_{x}, A_{y}, A_{w}, A_{h})=(G_{x}^{'}, G_{y}^{'}, G_{w}^{'}, G_{h}^{'})，
其中(G_{x}^{'}, G_{y}^{'}, G_{w}^{'}, G_{h}^{'})≈(G_{x}, G_{y}, G_{w}, G_{h})

R-CNN的训练过程这些部分，正负样本准备+预训练+微调网络+训练SVM+训练边框回归器

⑦正负样本准备

 对于训练集中的所有图像，采用selective search方式来获取，最后每个图像得到2000个region proposal。但是每个图像不是所有的候选区域都会拿去训练。保证正负样本比例1：3

这样得出若干个候选区域以及对应的标记结果。

⑧预训练(pre-training)

CNN模型层数多，模型的容量大,通常会采用2012年的著名网络AlexNet来学习特征，包含5个卷积层和2个全连接层，
利用大数据集训练一个分类器，比如著名的ImageNet比赛的数据集，来训练AlexNet，保存其中的模型参数。

⑨ 微调(fine-tuning)

 AlexNet是针对ImageNet训练出来的模型，卷积部分可以作为一个好的特征提取器，后面的全连接层可以理解为 一个好的分类器。R-CNN需要在现有的模型上微调卷积参数。

 将第一步中得到的样本进行尺寸变换，使得大小一致，然后作为预训练好的网络的输入，继续训练网络（迁移学习）

SVM分类器：

针对每个类别训练一个SVM的二分类器。举例：猫的SVM分类器，输入维度是2000 4096，目标还是之前第一步标记是否属于该类别猫，训练结果是得到SVM的权重矩阵W，W的维度是409620。

bbox回归器训练:

只对那些跟ground truth的IoU超过某个阈值且IOU最大的region proposal回归，其余的region proposal不参与

R-CNN测试过程

 输入一张图像，利用selective search得到2000个region proposal。

 对所有region proposal变换到固定尺寸并作为已训练好的CNN网络的输入，每个候选框得到的4096维特征

 采用已训练好的每个类别的svm分类器对提取到的特征打分，所以SVM的weight matrix是4096 N，N是类别数，这里一共有20个SVM， 得分矩阵是200020

 采用non-maximun suppression（NMS）去掉候选框

 第上一步得到region proposal进行回归。

R-CNN流程总结

表现
在VOC2007数据集上的平均精确度达到66%

瓶颈：
1、训练阶段多：步骤繁琐: 微调网络+训练SVM+训练边框回归器。

2、训练耗时：占用磁盘空间大：5000张图像产生几百G的特征文件。（VOC数据集的检测结果，因为SVM的存在）

3、处理速度慢: 使用GPU, VGG16模型处理一张图像需要47s。

4、图片形状变化：候选区域要经过crop/warp进行固定大小，无法保证图片不变形