目标检测中region proposal的作用？
目标检测中region proposal的作用？
ssd,yolo训练网络的时候为什么要用anchor box，图片不是有标ground truth box 吗？为什么不能直接用这个训练呢？
先更正下提问者的描述，yolo本身不含有anchor机制。
以下回答适合对目标检测中anchor的作用和机制比较了解的读者阅读。
首先我们明确一个定义，当前主流的Object Detection框架分为1 stage和2 stage，而2 stage多出来的这个stage就是Regional Proposal过程，明确这一点后，我们继续讲。
Regional Proposal的输出到底是什么？
我们首先看一下以Faster R-CNN为代表的2 stage目标检测方法
图1
可以看到，图中有两个Classification loss和两个Bounding-box regression loss，有什么区别呢？
1、Input Image经过CNN特征提取，首先来到Region Proposal网络。由Regio Proposal Network输出的Classification，这并不是判定物体在COCO数据集上对应的80类中哪一类，而是输出一个Binary的值p，可以理解为 ，人工设定一个threshold=0.5。
RPN网络做的事情就是，如果一个Region的 ，则认为这个Region中可能是80个类别中的某一类，具体是哪一类现在还不清楚。到此为止，Network只需要把这些可能含有物体的区域选取出来就可以了，这些被选取出来的Region又叫做ROI （Region of Interests），即感兴趣的区域。当然了，RPN同时也会在feature map上框定这些ROI感兴趣区域的大致位置，即输出Bounding-box。
----打个比方----
我上午第四节课饿得不行，我就想着中午要吃什么？附近好多西餐厅和中餐厅，餐厅里菜品有很多。但是我生活费不够了。。gg。。不太想吃（吃不起）西餐，所以无论西餐厅里有什么菜品，我都不会考虑；只有路过中餐厅时，我才会进去看看具体吃什么菜。
----------真是尴尬的栗子----------
So, RPN网络做的事情就是，把一张图片中，我不感兴趣的区域——花花草草、大马路、天空之类的区域忽视掉，只留下一些我可能感兴趣的区域——车辆、行人、水杯、闹钟等等，然后我之后只需要关注这些感兴趣的区域，进一步确定它到底是车辆、还是行人、还是水杯（分类问题）。。。。
你可能会看到另一对通俗易懂的词语，前景（车、人、杯）和背景（大马路、天空）。
图2.天空和草地都属于背景
图3.天空和马路也都是背景
啊 好的，到此为止，RPN网络的工作就完成了，即我们现在得到的有：在输入RPN网络的feature map上，所有可能包含80类物体的Region区域的信息，其他Region（非常多）我们可以直接不考虑了（不用输入后续网络）。
接下来的工作就很简单了，假设输入RPN网络的feature map大小为 ，那么我们提取的ROI的尺寸一定小于 ，因为原始图像某一块的物体在feature map上也以同样的比例存在。我们只需要把这些Region从feature map上抠出来，由于每个Region的尺寸可能不一样，因为原始图像上物体大小不一样，所以我们需要将这些抠出来的Region想办法resize到相同的尺寸，这一步方法很多（Pooling或者Interpolation，一般采用Pooling，因为反向传播时求导方便）。
假设这些抠出来的ROI Region被我们resize到了 或者 ，那我们接下来将这些Region输入普通的分类网络，即第一张Faster R-CNN的结构图中最上面的部分，即可得到整个网络最终的输出classification，这里的class（车、人、狗。。）才真正对应了COCO数据集80类中的具体类别。
同时，由于我们之前RPN确定的box\region坐标比较粗略，即大概框出了感兴趣的区域，所以这里我们再来一次精确的微调，根据每个box中的具体内容微微调整一下这个box的坐标，即输出第一张图中右上方的Bounding-box regression。
整个Faster R-CNN网络就到此结束了，下面总结一下，同时也回答你的问题：
Region Proposal有什么作用？
1、COCO数据集上总共只有80类物体，如果不进行Region Proposal，即网络最后的classification是对所有anchor框定的Region进行识别分类，会严重拖累网络的分类性能，难以收敛。原因在于，存在过多的不包含任何有用的类别（80类之外的，例如各种各样的天空、草地、水泥墙、玻璃反射等等）的Region输入分类网络，而这些无用的Region占了所有Region的很大比例。换句话说，这些Region数量庞大，却并不能为softmax分类器带来有用的性能提升（因为无论怎么预测，其类别都是背景，对于主体的80类没有贡献）。
2、大量无用的Region都需要单独进入分类网络，而分类网络由几层卷积层和最后一层全连接层组成，参数众多，十分耗费计算时间，Faster R-CNN本来就不能做到实时，这下更慢了。
最后有个小小的说明，针对不了解Anchor的同学们，我在文中始终在说对于感兴趣的区域“框定一个坐标”，这是为了便于理解，其实这样说是不准确的。
具体就是：我们整张图像上，所有的框，一开始就由Anchor和网络结构确定了，这些框都有各自初始的坐标（锚点）。所有后续的工作，RPN提取前景和背景，其实就是保留包含前景的框，丢掉包含背景的；包括后续的NMS，也都是丢掉多余的，并非重新新建一个框。
我们网络输出的两个Bounding-box regression，都是输出的坐标偏移量，也就是在初始锚点的基础上做的偏移修正和缩放，并非输出一个原图上的绝对坐标。
yolo有类似rpn的机制，那就是最后输出时的confidence值，这个值决定了前景和背景。
ssd是将anchor机制融合在了1 stage模型中，原理与本文所述基本一致。
图4.这张更能体现object detection的state-of-the-art
引用：
图1.https://arxiv.org/abs/1506.01497
图2、3、4均为在Google Image中找到原始图像，我自己做的Object Detection并标注。
◔"L_◔不懂为什么后天考试，现在我还有时间在这码字。。。
########虽然不是大V，但是也花了一点时间写，转载请注明出处！########
编辑于 2019-11-04
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Justin ho
图像算法工程师
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谢邀。这里以faster rcnn举例。在faster rcnn里面，anchor（或者说RPN网络）的作用是代替以往rcnn使用的selective search的方法寻找图片里面可能存在物体的区域。当一张图片输入resnet或者vgg，在最后一层的feature map上面，寻找可能出现物体的位置，这时候分别以这张feature map的每一个点为中心，在原图上画出9个尺寸不一anchor。然后计算anchor与GT（ground truth） box的iou（重叠率），满足一定iou条件的anchor，便认为是这个anchor包含了某个物体。
目标检测的思想是，首先在图片中寻找“可能存在物体的位置（regions）”，然后再判断“这个位置里面的物体是什么东西”，所以region proposal就参与了判断物体可能存在位置的过程。
region proposal是让模型学会去看哪里有物体，GT box就是给它进行参考，告诉它是不是看错了，该往哪些地方看才对。
建议详细阅读这个领域一系列的论文，从rcnn、sppnet、frcnn、faster rcnn到ssd、yolo，整条线看下来就能大概明白目标检测的“套路”。
编辑于 2018-01-10
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Alex婧
apt-get install perfect
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首先，说一下test阶段，给一张image，需要得到物体位置和置信概率。
因此需要在train阶段有个画框的model。
其次，回答提问者的问题，anchor box是用来产生一系列矩形框，然后和ground truth比较Iou>0.5是正例，<0.5是负例，用这些数据训练模型。
如果只用ground truth训练，数据毕竟很少，训练VGG16会严重过拟合。
编辑于 2019-04-08
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楼主弄明白了吗？我也有楼主的困惑，我的理解是K个anchor 是作为初值给RPN回归，输出K个proposals，不知道对不对，望指教
发布于 2019-01-14
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clks-wzz
CV & Deep learning
1 人赞同了该回答
答主说的方法理论上可行。
但是这是一个label规范化和人工先验的问题。
在我看来，anchor box一方面规范了输出和label。
另一个方面给了输出一个先验（即先给出几个物体可能的位置，同时用到了feature map空间位置的对应关系），方便网络学习收敛。
如果直接学ground truth，那么问题就来了：你怎么设置label？而且直接学不容易收敛啊~
编辑于 2018-01-10
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卢毅
合格的听众
感觉可以从Data-mining角度理解，one-stage的方法直接从特征图每一点构造候选区特征预测，首先，太多的“垃圾”样本；其次，轮廓没有代表性；经过region proposal之后相当于精炼了一部分候选框，同事对于最终用于训练的候选框，也有回归模型按照是否有待测物体先一步计算了轮廓。对召回率和准确率有提升，但是two-stage的方法引入了额外的计算。
发布于 2018-01-11
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ShengCiun Liang
反对任何形式的平权
或许我觉得题主的问题是网络的输出是什么？为什么要输出这个？
以我个人的理解，首先使用anchor box的含义就是我不知道这个点是否存在一个物体，其次是这个物体有多大，那么使用anchor box就很好理解了，通过iou计算这个点存在物体的概率，而不同大小的box就是存在不同大小box的物体的概率分别为多少，之后定义一个观点，即一个点只属于一个物体，于网络而言就是对于几个anchor的输出取最大值。
当然这样框到的物体非常粗糙，因为只有几个固定大小的框，于是就有了bbox regression，个人认为也正是bbox这个方法不佳，于是被segmentation取代了，也就是mask rcnn
发布于 2018-01-10
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赵路加
网站销售
Anchor box，顾名思义锚点产生的框。注意，是”产生”，也就意味着自然存在的，不需要通过人为或者神经网络而得到。在faster rcnn中，也就是经过骨干网络输出的高阶特征或者说下采样特征，基于尺寸映射回原图的锚点所产生的框，是一组函数映射值。锚点框的存在，主要意义在于通过与gt框计算iou得到rpn网络的标签，然后经过rpn修正得到faster rcnn的roi区域。不过，从另一方面来说，anchor box也可以说是rpn的输入，你可以把rpn理解成一个AE网络，anchor box就是先验知识，你需要rpn根据anchor box，产生更与gt相匹配的box。
发布于 2020-03-13
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万能布偶先生
前阿里达摩院程序员，现卖酒up主，tb搜“猫脱酒馆”
感觉本质就是神经网络对回归搞不定呀搞不定～～～和人去处理也是类似的，你看个局部信息也只能对大小有一定概念，但是没有准确的位置，然后你要依赖这个对物体检测做分割，当然会有问题。所以现在用region proposal来做个预测再refine。靠谱的当然是先出检测再出分割，只是大术未出