Fater-RCNN
Faster-RCNN详解
1 Faster-RCNN
(1)输入测试图像； (2)将整张图片输入CNN，进行特征提取； (3)用RPN生成建议窗口(proposals)，每张图片生成300个建议窗口； (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上； (5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的feature map； (6)利用Softmax Loss(探测分类概率) 和Smooth L1 Loss(探测边框回归)对分类概率和边框回归(Bounding box regression)联合训练.
1.1 Conv layers
包含了conv，pooling，relu三种层
1.1.1 VGG
Conv layers部分共有13个conv层，13个relu层，4个pooling层。这里有一个非常容易被忽略但是又无比重要的信息，在Conv layers中：
所有的conv层都是： kernel_size=3kernel\_size=3kernel_size=3 ， pad=1pad=1pad=1 ，stride=1stride=1stride=1
所有的pooling层都是： kernel_size=2kernel\_size=2kernel_size=2 ， pad=0pad=0pad=0 ， stride=2stride=2stride=2
Conv layers中的conv层不改变输入和输出矩阵大小
1.2 Region Proposal Networks(RPN)
遍历Conv layers计算获得的feature maps，为每一个点都配备这9种anchors作为初始的检测框，检测框不准确，还需要精修。
在原文中使用的是ZFmodel中，其Conv Layers中最后的conv5层num_output=256，对应生成256张特征图，相当于一张feature map每个点用256-D的特征表示。
由于输入图像M=800，N=600，且Conv Layers做了4次Pooling，feature map的长宽为[M/16, N/16]=[50, 38] 在conv5之后，做了rpn_conv/3×3卷积，num_output=256，相当于每个点使用了周围3×3的空间信息，同时256-d不变，如图3红框，同时对应图4中的红框 中的3×3卷积
假设一共有k个anchor，而每个anhcor要分foreground和background，所以cls=2k scores；而每个anchor都有[x, y, w, h]对应4个偏移量，所以reg=4k coordinates
第一个支路：18表示2∗92*92∗9，foreground和background，9个锚框
caffe的数据结构：blob=[batch_size, channel，height，width]
reshape前在caffe blob中的存储形式为[1, 18, H, W] reshape后在caffe blob中的存储形式为[1, 2, 9*H, W]，单独“腾空”出来一个维度以便softmax分类
经过softmax后再reshape恢复原状
第二个支路：36表示4∗94*94∗9，[x, y, w, h]对应4个偏移量，9个锚框
其实RPN就是在原图尺度上，设置了密密麻麻的候选Anchor。然后用cnn去判断哪些Anchor是里面有目标的foreground anchor，哪些是没目标的backgroud，仅仅是个二分类。
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