Faster R-CNN 解读：用网络生成候选区域
Title: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks(2016)
Link: paper，code
Key points:
- 理解新概念 RPN(Region Proposal Network) （3.1）
- 理解 Fatser R-CNN 架构
- RPN 如何与 Fast R-CNN 结合，如何交替训练（3.2）
Summary:
又是一篇 two-stage 的 detector，全文最核心最难理解的部分是 3.1 PRN 网络，至于 3.2 的交替训练还是好理解的。
这里总结一下 RPN。
PRN 的作用是在检测前先预选一些区域（框），我们的选择标准是：
- 这些区域包含感兴趣的类别（我只想检测人和动物，包含天空草地的区域就不选）
- 预测出来的区域/框和 ground truth 框重叠度高（检测人只用这个大小和比例的框，太小太大的框我都不要）
基于以上两点构建损失函数，我们就能先筛选一部分感兴趣的区域（候选框）。
但是图片这么大，先筛选哪部分呢？拿一个窗口，在图像经 CNN 得到的特征图上从头开始滑动，这样就能做到全覆盖。
但是还要注意，滑动窗口，在每个窗口进行选择时，如果里面包含你研究类别的物体，你就要先要给物体划定一片区域，也就是预测包含这个物体的框。物体大小不同，对应的框也不同，到底给这里的物体预测多大的框，论文的方案是预测几个不同大小，纵横比的框（论文是3*3=9，这九个框叫 anchor），这九个框总有几个和真实框接近的，重叠度高的框就晋级了。
至此，PRN 的使命完成，它经过一系列筛选，给了检测网络（Fast R-CNN）一批候选者，检测网络只需要判断这些框中的物体类别，以及进一步选择与 ground truth 接近的框。
现在你应该明白 PRN 干了什么，它干的工作就是 海选！
那没有 PRN 就不行了吗，我直接用滑动窗口在 feature map 上分类、预测位置也行呀。可以的，但这样网络就要花大量的精力预测那些我们不研究的物体（一幅图，你感兴趣的物体往往是少数），大量无用的 region 都需要单独进入分类网络，耗时还可能不收敛！
Fast R-CNN 问题：
- 继Fast R-CNN后，在CPU上实现的区域建议算法 Selective Search、EdgeBoxes等成了物体检测速度提升上的最大瓶颈。
Faster R-CNN 创新点:
- 设计Region Proposal Networks（RPN），利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明显；
- 训练Region Proposal Networks与检测网络（Fast R-CNN）共享卷积层，大幅提高网络的检测速度。
Faster R-CNN 模块：
- 用于生成区域的深度全卷积网络和 Fast R-CNN detector。
相比 Fast R-CNN 模块的改变：
- Fast R-CNN 生成区域需要外部的 SS 模块，而 Faster R-CNN 是一个统一的模块，生产区域部分由 PRN 完成
Faster R-CNN 交替训练流程：
- 训练PRN：使用 ImageNet-pre-trained model 初始化，针对 region proposal 任务 fine tune
- 用第一步得到的 PRN 训练 Fast R-CNN：其中 Fast R-CNN 也用 ImageNet-pre-trained model 初始化（此时两个网络还没有共享特征）。
- 用 Fast R-CNN 初始化 PRN：固定共享的卷积层，仅微调 RPN 特有的层（此时两个网络开始共享）
- 在保持共享卷积层固定不变的情况下，微调 Fast R-CNN 的特有层。（两个网络共享相同的卷积层并形成统一的网络）
Faster R-CNN 检测流程：
- 输入一张多目标图像
- 图像经过 CNN 网络生成 feature map
- feature map 分两路，一路经过 PRN 得到候选区域（经过 NMS ），另一路继续向后传播。
- 上一步得到的高维特征图和区域建议同时输入 RoI 池化层，提取对应区域建议的特征
- 区域特征通过全连接层后，输出该区域的分类得分以及回归后的 bounding-box
文章目录
- Abstract
- 1 INTRODUCTION
- 2 RELATED WORK
- 3 FASTER R-CNN
- 3.1 Region Proposal Networks
- 3.1.1 Anchors
- 3.1.2 Loss Function
- 3.1.3 Training RPNs
- 3.2 Sharing Features for RPN and Fast R-CNN
- 4 EXPERIMENTS
- 4.1 Experiments on PASCAL VOC
- 5 CONCLUSION
Abstract
之前的 object detection 方法有 SPPnet 和 Fast R-CNN 已经指出 region proposal 的计算是瓶颈。
在这项工作中，我们引入了一个 Region Proposal Network（RPN），该网络与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现几乎免费的区域提议。
关于 PRN：
- RPN是一个完全卷积的网络，可以同时预测每个位置的对象范围和对象得分；
- 对RPN进行了端到端的训练，以生成高质量的区域建议，Fast R-CNN将其用于检测；
- 通过共享RPN和Fast R-CNN的卷积特征，我们将RPN和Fast R-CNN进一步合并为一个网络。
1 INTRODUCTION
proposals 是当前检测任务的计算瓶颈，而且考虑到检测网络部分，用 GPU 加速 proposals 的计算不太有效。
本文提出一个让 proposal 计算用时几乎为 0 的方法——引入了一个 novel 的网络 Region Proposal Networks (RPNs)。PRN 通过和 object detection 网络（SPPnet / Fast R-CNN）共享卷积层，使得 test 阶段 proposal 的计算用时几乎为0。
- 想法来源：作者观察到基于区域的检测器（如Fast R-CNN ）的卷积特征图也可以用于生成 region proposals。
- 与检测结合：为了将RPN与快速R-CNN 对象检测网络统一起来，提出了一种训练方案，该方案在对区域建议任务进行微调与对对象检测进行微调之间交替，同时保持 proposal 不变。
- 评估：我们在PASCAL VOC检测基准上全面评估了我们的方法，在该基准上，具有 Fast R-CNN 的 RPN 产生的检测精度优于具有 Fast R-CNN 的选择性搜索的 benchmark。
- 扩展：该模型还可用于 3D object detection , part-based detection , instance segmentation , and image captioning 等任务。
2 RELATED WORK
Object Proposals——
object proposal 产生的方法主要有两种：一种基于分组超像素（Selective Search, CPMC , MCG），一种基于滑动窗口 (objectness in windows, EdgeBoxes, )
object proposal方法被用作独立于检测器的外部模块（Selective Search object detectors, R- CNN, Fast R-CNN）
Deep Networks for Object Detection——
R-CNN训练CNN将 proposal 区域分类为对象类别或背景，但它不预测边界。
之后有一些论文提出预测边界的方法，如OverFeat 和 MultiBox （后面会与 Faster R-CNN 比较）
卷积的共享计算一直吸引着越来越多的注意力，以寻求有效而准确的视觉识别，如 OverFeat，SPP，Fast R-CNN。
3 FASTER R-CNN
本文提出的 object detection 系统称为 Faster R-CNN，包含两个模块：用于生成区域的深度全卷积网络和 Fast R-CNN detector。
整个系统是统一的，其中的 RPN 模块提供一些候选区域给 Fast R-CNN 模块。
3.1 Region Proposal Networks
RPN 接收（任何大小的）图像作为输入，并输出一组矩形框，每个矩形框都有一个客观评分（评分表明这个位置有物体的概率）。PRN 用 FCN 实现。
region proposals 的生成过程：在该网络最后一层输出的特征图（图 3 最下面的 feature map）上滑动一个小型网络（图 3 的 sliding window）。 这个小网络将特征图的 n×n 的这部分区域（图 3 的红框）作为输入，经过中间层映射成低维特征（256-d），此特征被送入两个同级的全连接层-框回归层（reg）和框分类层（cls）。
其中分类层判断这部分区域有没有数据集包含的类别（这一层输出一个分数 1 或 0：有包含的类别才打 1，其余情况为 0。注意不是这片区域有物体就行，我们只关心规定的那几种类别，比如 COCO 数据集就包含 80 类，这里有其他任何东西都和我们的任务无关，都是 0 ）， 如果有我们感兴趣的物体，回归层预测一些框。
3.1.1 Anchors
在滑动窗口经过的每个位置，我们需要同时预测/回归多个框（为什么要多个，因为物体大小不同，ground truth 的框也不同，一个大小的框框不住所有类型的物体）。其中每个位置输出的最大可能框数表示为 k。 因此，reg层有 4k 个输出，对 k 个框的坐标进行编码，而cls层则输出 2k 个得分，这些得分估计每个框是对象或非对象的概率。
k个 proposal 相对于k个参考框已参数化，文章称其为 anchors。
anchor（锚点）是图 3 中滑动窗口中心的点，每个锚点都与一个尺寸和一个纵横比关联。默认情况下，使用3个尺寸和3个纵横比，在每个滑动位置产生k = 9个锚点。
我们的方法的一个重要特性是，在锚点和计算相对于锚点的 proposal 的函数方面，它都是平移不变（translation invariant）的。
多尺度预测有两种流行的方法：第一种方法基于图像/特征金字塔，第二种方法是在特征图上使用多个比例（和/或纵横比）的滑动窗口。
相比之下，我们的基于锚的方法是基于锚的金字塔构建的，这种方法更具成本效益。 我们的方法参照多个比例和纵横比的锚框对边界框进行分类和回归。 它仅依赖单一比例的图像和特征图，并使用单一尺寸的滤波器。
3.1.2 Loss Function
为了训练RPN，为每个锚点分配一个二进制类标签。
正样本：与一个 ground truth box 有最高 IoU，或者与任意 ground truth box 的 IoU 都在 0.7 之上的锚点。
负样本：与所有 GT 的 IoU 都低于 0.3
有了标签的定义，来看目标函数，涉及分类和回归两个任务，分类是判断这片区域的物体是否属于数据集类别， 回归是预测物体位置。
3.1.3 Training RPNs
PRN 可以端到端地使用 SGD 训练。
采样模式采取了 Fast R-CNN 的 image-centric 方法。
使用 Caffe 实现。
3.2 Sharing Features for RPN and Fast R-CNN
3.1 只是说如何生成 region proposals，还没有涉及目标检测如何使用这些框。
目标检测网络使用的 Fast R-CNN，接下来讲如何把 RPN 和 Fast R-CNN 通过共享卷积层的方式组合成一个统一的网络。
RPN 和 Fast R-CNN 都是单独训练的，因此只需要想如何让这两个网络共享卷积层，而不用训练两个不同的网络。
文章讨论了三种特征共享的训练方式：
- Alternating training：先训练RPN，然后使用生成的 proposal 训练 Fast R-CNN，接着，用由Fast R-CNN 调过的网络初始化 RPN，重复此过程。 这是本文所有实验中使用的解决方案。
- Approximate joint training：把两部分像图 2 那样合并起来，训练 Fast R-CNN 时把 PRN 当作预先训练好一样看待，直接用它生成的 proposal，反向传播时会同时考虑两个网络。这种方式实现起来简单，但是此解决方案忽略了导数 proposal 的坐标也是网络响应，是一种近似联合的方式。
- Non-approximate joint training：在一个非近似的联合训练解决方案中，我们需要一个框的坐标，这超出了本文的讨论范围。
总之，文章选的是 4-step 交替训练的方式——
- 训练PRN：使用 ImageNet-pre-trained model 初始化，针对 region proposal 任务 fine tune
- 用第一步得到的 PRN 训练 Fast R-CNN：其中 Fast R-CNN 也用 ImageNet-pre-trained model 初始化（此时两个网络还没有共享特征）。
- 用 Fast R-CNN 初始化 PRN：固定共享的卷积层，仅微调 RPN 特有的层（此时两个网络开始共享）
- 在保持共享卷积层固定不变的情况下，微调 Fast R-CNN 的特有层。（两个网络共享相同的卷积层并形成统一的网络）
4 EXPERIMENTS
4.1 Experiments on PASCAL VOC
Dataset: PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012
Metric: mean Average Precision (mAP)
表 2 的上半部分展示的是 Fast R-CNN 使用不同的 region proposal 生成方法的结果，可以看出 PRN 和 Fast R-CNN 的结合起来，检测效果最好（59.9），而且只用了 300 个 proposal。
为了研究RPNs作为提议方法的行为，文章进行了一些消融研究，结果是表 2 的下半部分：
- 展示了在 RPN 和 Fast R-CNN 检测网络之间共享卷积层的效果。
- 分离 RPN 对训练 Fast R-CNN 检测网络的影响。通过使用 2000 个 SS proposals 和 ZF net 训练 Fast R-CNN，通过更改测试时使用的 proposal 评估检测性能。
- 分别调查 RPN 的 cls 和 reg 角色，在测试时通过关闭输出来关闭它们。移除 cls，N=100，mAP 明显下降，移除 reg，N=1000 时分数下降，这表明高质量的 proposal 主要源于回归框的边界。
- 评估了更强大的网络对RPN提案质量的影响。从 PRN + ZF 到 PRN + VGG，mAP 从 56.8% 提升到 59.2%。
5 CONCLUSION
- 本文提出了 PRN 以高效精准地生成 region proposal。
- PRN 通过与检测网络共享权重，region proposal 部分的计算几乎是免费的。
- PRN 的引入也提高了 region proposal 的质量和检测的准确性。