faster-rcnn系列原理介绍及概念讲解

faster-rcnn系列原理介绍及概念讲解

faster-rcnn系列原理介绍及概念讲解2

 

转：作者：马塔

链接：https://www.zhihu.com/question/42205480/answer/155759667
来源：知乎
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理解anchor：

首先我们需要知道anchor的本质是什么，本质是SPP(spatial pyramid pooling)思想的逆向。而SPP本身是做什么的呢，就是将不同尺寸的输入resize成为相同尺寸的输出。所以SPP的逆向就是，将相同尺寸的输出，倒推得到不同尺寸的输入。

接下来是anchor的窗口尺寸，这个不难理解，三个面积尺寸（128^2，256^2，512^2），然后在每个面积尺寸下，取三种不同的长宽比例（1:1,1:2,2:1）.这样一来，我们得到了一共9种面积尺寸各异的anchor。示意图如下：

<img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-d72a6dd68cc5efc9ed421b68844b3700_hd.jpg" data-rawwidth="421" data-rawheight="381" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="421" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-d72a6dd68cc5efc9ed421b68844b3700_r.jpg">

至于这个anchor到底是怎么用的，这个是理解整个问题的关键。

下面是整个faster RCNN结构的示意图：

<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-3d0ba749c27ce0213d6bd88ba0885a24_hd.jpg" data-rawwidth="766" data-rawheight="264" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="766" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-3d0ba749c27ce0213d6bd88ba0885a24_r.jpg">

利用anchor是从第二列这个位置开始进行处理，这个时候，原始图片已经经过一系列卷积层和池化层以及relu，得到了这里的 feature：51x39x256（256是层数）

在这个特征参数的基础上，通过一个3x3的滑动窗口，在这个51x39的区域上进行滑动，stride=1，padding=2，这样一来，滑动得到的就是51x39个3x3的窗口。

对于每个3x3的窗口，作者就计算这个滑动窗口的中心点所对应的原始图片的中心点。然后作者假定，这个3x3窗口，是从原始图片上通过SPP池化得到的，而这个池化的区域的面积以及比例，就是一个个的anchor。换句话说，对于每个3x3窗口，作者假定它来自9种不同原始区域的池化，但是这些池化在原始图片中的中心点，都完全一样。这个中心点，就是刚才提到的，3x3窗口中心点所对应的原始图片中的中心点。如此一来，在每个窗口位置，我们都可以根据9个不同长宽比例、不同面积的anchor，逆向推导出它所对应的原始图片中的一个区域，这个区域的尺寸以及坐标，都是已知的。而这个区域，就是我们想要的 proposal。所以我们通过滑动窗口和anchor，成功得到了 51x39x9 个原始图片的proposal。接下来，每个proposal我们只输出6个参数：每个 proposal 和 ground truth 进行比较得到的前景概率和背景概率(2个参数）（对应图上的 cls_score）；由于每个 proposal 和 ground truth 位置及尺寸上的差异，从 proposal 通过平移放缩得到 ground truth 需要的4个平移放缩参数（对应图上的 bbox_pred）。

所以根据我们刚才的计算，我们一共得到了多少个anchor box呢？

51 x 39 x 9 = 17900

约等于 20 k

bingo！

 

转载于:https://www.cnblogs.com/inception6-lxc/p/8390729.html