目标检测 | RCNN算法系列汇总+详解(包括Fast, Faster)

资料汇总选自
B站大佬：霹雳吧啦Wz
csdn大佬：gentelyang 以及 小白的深度学习之路 以及 shenxiaolu1984 以及 嘟嘟_猪
注：本文为学习记录笔记，如表述错误或侵权，烦请提示指出；如果有不能理解的部分，可以前往以上博主的文章中查看更详细的说明，并且还有更详尽的视频讲解。

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一、RCNN

1. 介绍

RCNN（Regin with CNN feature）由Ross Girshick提出，很大程度的提升了识别效率，是卷积神经网络应用于目标检测问题的一个里程碑的飞跃。具有良好的特征提取和分类性能，采用RegionProposal方法实现目标检测问题。

2. 步骤流程

1. 使用区域建议 (Region Proposal) 生成候选区域（使用Select Search算法，简称SS算法）→矩阵框
2. rescale将图片缩放到相同的尺寸，然后每个候选区域逐个放入深度网络中提取特征（图片分类网络→特征向量）
3. 特征送入SVM分类器中，判别二分类的类别，然后使用非极大值抑制剔除重叠框
4. 使用bbox边界回归器修正候选框位置→最小二乘积解决回归问题，即候选框映射到实际框的回归

注意，上面的主要步骤将第三大步分为两小部分，分别为3. 和 4.

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3. 部分详解

非极大值抑制
先了解 IoU（Intersection over Union）= (A ∩ B) / (A ∪ B)

非极大值抑制剔除重叠建议框过程：

• 寻找通过二分类框住的得分最高的目标
• 计算它与其他目标的IoU值
• 删除大于设置的阈值的目标
• 返回第一步，遍历所有的目标后取得最好的建议框

4. 缺点

1. 候选框之间存在重叠，提取特征操作冗余
2. 对于传统cnn，需要标准化图像输入，这种图片的形变会导致特征量减小或损失
3. 训练速度繁琐，每个操作独立（需要训练图像分类网络，svm分类器，bbox边界框回归器）
4. 占领大量的磁盘空间来提取多个候选区域的图像

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二、Fast RCNN

1. 介绍：

Fast RCNN 由 Ross Girshick 在RCNN的基础上改进，提升了测试和训练速度。从框架上比较，将三大步骤提升为两步骤，有效解决了输入图片尺寸不一致，占用内存大等问题。注意，下面的主要步骤将第二大步分为两小部分。

2. 步骤流程

1. 候选区域生成方法不变，即ss算法随机采样获得候选框。
2. 将尺寸不一的整幅图输入cnn，获得特征图；将候选区域映射到特征图feature map中得到特征矩阵
3. 特征矩阵通过ROI Pooling层（最大池化下采样，不限制输入尺寸大小）缩放到固定尺寸的特征图，展平+两个全连接得到RoIfeature vector；然后并行分别操作全连接层，一个使用softmax loss分类器得到类比概率，一个bbox边界框回归器训练。

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3. 部分详解

3.1 ROI Pooling层
将候选区域分成m*n个快。针对每个快执行最大池化下采样操作，是的特征映射上不同大小的候选区域变为尺寸大小的特征向量，然后传入下一层。好处：不限制输入图像的特征，yyds

3.2 softmax loss分类器
输出N+1个类别的概率，1为背景部分，即有N+1个节点。
符合概率分布，和为1

3.3 bbox边界框回归器
输出对应N+1个类别的候选边界框回归参数，即框的真实坐标位置，共(N+1)x4个节点

3.4 Fast RCNN 损失函数-Multi-task loss

3.4.1 Fast RCNN分类损失函数

• 分类损失 = softmax的交叉熵损失
  
  

3.4.2 边界框回归损失

• 其中，[u≥1]是艾弗森括号，即if u ≥ 1，[u≥1] =1；if u ＜ 1，[u≥1] =0。解释：当为1时，即候选框为目标，可以进行边界框回归损失，当为0，即候选框为背景，不用继续进行。
• 当结束回归损失后，可以进行反向传播来训练整个fast rcnn网络。

更多损失对比详细可见：《回归损失函数1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比》

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4. 比较

相比RCNN，主要有以下不同：

1. ※最后一层卷积层后增加了一个 ROI Pooling layer，不需要进行尺度变化，避免像素的损失和特征损失
2. ※损失函数使用多任务损失函数，即 Multi-task loss
3. 整张图片输入CNN
4. 将类别判断和位置回归同意用深度网络实现，不需要额外的存储

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三、Faster RCNN

1. 介绍

Faster RCNN是作者的升级版本，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个整体，即深度网络框架之内。它同样使用VGG16作为网络主干，推理速度和准确率有了很大的提升，在当时各种竞赛中获得多个项目的第一名。

特点：

• Faster RCNN 由两个模块组成的：RPN区域生成网络候选框提取模块+Fast RCNN分类和回归检测模块。
• 因为仍需要先生成候选区域，再进行分类，所以它仍被划分在两阶段（two-stage）的目标检测网络。
• 将RPN（region proposal network）替代SS算法。

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2. 步骤流程

实现端对端的过程，将训练及预测一体。

1. 图片输入网络得到特征图，即feature map
2. 使用RPN网络生成候选框（图中灰色三个框），将其投影到特征图上得到对应的特征矩阵（图中全黑框中的三个白色框）
3. 每个特征矩阵通过ROI Pooling层缩放到规定一致的特征图（7x7），将特征图展平通过一系列全连接层得到预测结构

3. 部分详解

3.1 候选区域/c窗口 anchor锚点
特征可以看做一个尺度51×39的256通道图像（基于ZF网络的backbone），对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积{128x128,256x256,515x512} × 三种形状{1:1,1:2,2:1}。
下图表示出尺度为51×39个anchor中心，以及3×3=9种的anchor示例。

在整个faster RCNN算法中，有三种尺度。
原图尺度：原始输入的大小。不受任何限制，不影响性能。
归一化尺度：输入特征提取网络的大小，在测试时设置，源码中opts.test_scale=600。anchor在这个尺度上设定。这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围。
网络输入尺度：输入特征检测网络的大小，在训练时设置，源码中为224*224。

3.2 RPN（region proposal network）
RPN是全卷积神经网络，其内部与普通卷积神经网络不同之处在于是将CNN中的全连接层变成卷积层。

操作如下：

RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个nn的滑窗（论文中作者选用了n=3，即33的滑窗）生成一个长度为256（对应于ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征。然后在这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层：

• reg-layer，用于预测proposal的中心锚点对应的proposal的坐标x，y和宽高w，h；
• cls-layer，用于判定该proposal是前景还是背景.sliding window的处理方式保证reg-layer和cls-layer关联了conv5-3的全部特征空间.事实上，作者用全连接层实现方式介绍RPN层实现容易帮助我们理解这一过程，但在实现时作者选用了卷积层实现全连接层的功能。
  

全连接层本来就是特殊的卷积层，如果产生256或512维的fc特征，事实上可以用Num_out=256或512, kernel_size=3x3, stride=1的卷积层实现conv5-3到第一个全连接特征的映射.然后再用两个Num_out分别为2x9=18和4x9=36，kernel_size=1xx1，stride=1的卷积层实现上一层特征到两个分支cls层和reg层的特征映射。

这里2x9中的2指cls层的分类结果包括前后背景两类，4x9的4表示一个Proposal的中心点坐标x，y和宽高w，h四个参数.采用卷积的方式实现全连接处理并不会减少参数的数量，但是使得输入图像的尺寸可以更加灵活。在RPN网络中，我们需要重点理解其中的anchors概念，Loss fucntions计算方式和RPN层训练数据生成的具体细节。

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3.3 损失函数

3.3.1 anchors的标点方法
正样本标定规则：

• 如果Anchor对应的reference box与ground truth的IoU值最大，标记为正样本
• 如果Anchor对应的reference box与ground truth的IoU>0.7，标记为正样本
• 对于一些极端情况，例如所有的Anchor对应的reference box与groud truth的IoU不大于0.7,可以采用第一种规则生成

负样本标定规则：

• 如果Anchor对应的reference box与ground truth的IoU<0.3，标记为负样本

剩下的既不是正样本也不是负样本，直接去除，不用于最终训练

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3.3.2 RPN多任务损失函数（RPN Multi-task Loss）

RPN Multi-task Loss=classification loss （即softmax loss）+ regression loss （即L1 loss）


3.3.3 Fast R-CNN 多任务损失函数（Fast R-CNN Multi-task Loss）

这里的Fast R-CNN 多任务的分类损失和边界框回归损失已经讲过了，跟上面的是一致的。

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4. 缺点

• 无法达到实时检测
• 虽然简化了运行内存，但每个候选框的分类计算还是很大

四、总体对比