目标检测系列5——Faster R-CNN（RPN，anchors）
Faster R-CNN
- 1 Faster R-CNN
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- 1.1 简介
- 1.2 结构
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- 1.2.1 主干特征提取网络
- 1.2.2 建议框
- 1.2.3 RoI pooling
- 1.2.4 Classification
- 1.3 特点
- 1.4 训练
- 1.5 结果
- 2 代码
- 3 总结
1 Faster R-CNN
1.1 简介
faster rcnn是何凯明等大神在2015年提出目标检测算法，该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。该算法在fast rcnn基础上提出了RPN候选框生成算法，使得目标检测速度大大提高。
在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题：Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？
论文地址：
https://arxiv.org/abs/1506.01497
1.2 结构
Faster R-CNN可以简单地看成是区域生成网络+Fast R-CNN的模型，用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的选择性搜索方法，整个系统是一个单个的，统一的目标检测网络。RPN模块告诉Fast R-CNN模块在哪里寻找。结构如下：
上面图的18指9个anchors，再加2个分类结果，anchors是前景还是背景。
36指9个anchors，再加4个框的位置
Faster R-CNN步骤：
（1）首先向CNN网络(VGG-16)输入图片,Faster RCNN使用一组基础的conv+relu+pooling层提取feature map。该feature map被共享用于后续RPN层和全连接层
（2）Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals,faster rcnn中称之为anchor bbox(anchor)
（3）就是将一个个不同形状的候选区域（比如3446，4836）通过ROI算法都固定为同样大小，RoI pooling layer映射到一个固定长度的特征向量，每个特征会输入到一系列全连接层，
（4）进行分类和回归，这个分为两部分，一个是分类，比如20类，就需要加个背景类分成21类，另一个是框回归bounding box regressor，回归框的位置。
对比下面的Fast R-CNN
Fast R-CNN步骤：
（1）首先和R-CNN一样，使用选择性搜索算法得到2000个候选框；
（2）将整个图片输入到一个基础卷积网络，得到整张图的feature map；
（3）将选择性搜索算法的结果region proposal（RoI）被池化到固定大小的feature map中；就是将一个个不同形状的候选区域（比如3446，4836）通过ROI算法都固定为同样大小，RoI pooling layer映射到一个固定长度的特征向量，每个特征会输入到一系列全连接层，得到一个RoI特征向量（此步骤是对每一个候选区域都会进行同样的操作）
（4）进行分类和回归，这个分为两部分，一个是分类，比如20类，就需要加个背景类分成21类，另一个是框回归bounding box regressor，回归框的位置。
1.2.1 主干特征提取网络
通过常用的特征提取网络vgg\resnet等提取特征，得到特征图。
有很多不同的主干提取网络，得到的特征图大小也不一样，vgg16是经过4次池化得到的特征图变成原来的1/16，
1.2.2 建议框
得到最后的回归框需要经过3个步骤，先验框anchors，框回归，建议框。
（1）其实RPN最终就是在原图尺度上，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positive anchor，哪些是没目标的negative anchor。所以，仅仅是个二分类而已！每个位置都是9个框，所以得到的结果就是特征图尺寸表示位置信息，特征图通道表示9个anchors，38389，前面3838代表这么多个位置。
（2）bbox reg回归positive anchors ，bounding box regression，问题是在边界回归的时候，每个anchors包括4个位置信息，x,y,w,h，所以就是49=36个通道（回归特征图）。得到的结果就是特征图尺寸表示位置信息，特征图通道表示9个anchors和4个回归框参数，383836，前面38*38代表这么多个位置，36表示9个anchors，每个anchors有4个位置信息。
（3）Proposal Layer生成proposals，
这一层的输入包括3个部分：
positive vs negative anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的 [公式] 变换量rpn_bbox_pred，以及im_info；另外还有参数feat_stride=16
首先解释im_info。对于一副任意大小PxQ图像，传入Faster RCNN前首先reshape到固定MxN，im_info=[M, N, scale_factor]则保存了此次缩放的所有信息。然后经过Conv Layers，经过4次pooling变为WxH=(M/16)x(N/16)大小，其中feature_stride=16则保存了该信息，用于计算anchor偏移量。
框回归的原理
1.2.3 RoI pooling
这个就是将不同输入大小的候选框输出为固定大小的尺度，看Fast R-CNN
而RoI Pooling层则负责收集proposal，并计算出proposal feature maps，送入后续网络。从图2中可以看到Rol pooling层有2个输入：
（1）原始的feature maps
（2）RPN输出的proposal boxes（大小各不相同）
RoI pooling层的输出是7x7=49大小的proposal feature maps。
1.2.4 Classification
Classification部分利用已经获得的proposal feature maps，通过full connect层与softmax计算每个proposal具体属于那个类别（如人，车，电视等），输出cls_prob概率向量；同时再次利用bounding box regression获得每个proposal的位置偏移量bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。Classification部分网络结构。
从RoI Pooling获取到7x7=49大小的proposal feature maps后，送入后续网络，可以看到做了如下2件事：
（1）通过全连接和softmax对proposals进行分类，这实际上已经是识别的范畴了
（2）再次对proposals进行bounding box regression，获取更高精度的rect box
1.3 特点
（1）RPN区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）
作用：区域提议网络（RPN）以任意大小的图像作为输入，输出一组矩形的目标提议，每个提议都有一个目标得分
上面对应每个点有9个框
（2）小目标检测不行
参考下面两篇文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
https://blog.csdn.net/weixin_43198141/article/details/90178512
1.4 训练
Faster R-CNN的训练分为两部分，即两个网络的训练。
细节：有些RPN建议框和其他建议框大量重叠，为了减少冗余，我们基于建议区域的cls得分，对其采用非极大值抑制（non-maximum suppression, NMS）。我们固定对NMS的IoU阈值为0.7，这样每个图像只剩2k个建议区域。
1.5 结果
2 代码
一共有两套代码：
（1）https://blog.csdn.net/xiaotiig/article/details/117673634这套全部实验理解了，比较好
（2）https://blog.csdn.net/xiaotiig/article/details/117256649
这套代码可以运行，但是没有进行代码阅读和注释。
3 总结
（1）Overfeat 使用滑动窗口进行目标检测，过于耗时。
（2）R-CNN针对这个缺点开始使用SS选择性搜索算法进行提取2000个候选框，对2000候选框进行resize成同样大小，进行卷积和特征提取分类，最后使用SVM分类器。
（3）SPPNet针对R-CNN的每个候选框都进行resize成同样大小，进行卷积和特征提取分类的缺点，这样耗时巨大，提出了SPP金字塔结构，就只对整张图象先进行提取2000个候选框，但是这里不对2000候选框进行resize，而是直接对整张图像进行卷积和特征提取，这一个步骤将相当于把之前的2000次计算变成了1次计算了，然后根据对应关系，找出2000个候选框在特征图上的位置，然后通过SPP结构转换为统一大小输出给fc全连接层。
（4）Fast R-CNN对SPP结构进行了改进，spp结构也需要大量耗时，Fast R-CNN就将SPP结构替换为了ROI结构，同时将SVM分类器替换为softmax，进行多损失回归。
（5）Faster R-CNN主要解决之前的SS选择性搜索算法进行提取2000个候选框的问题，这个也是耗时较大，Faster R-CNN不用ss选择性搜索算法了，直接就先卷积得到特征图，然后用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的选择性搜索方法。
参考资料：
1、这个特别好 https://blog.csdn.net/happyday_d/article/details/85870358
2、faster rcnn概述讲解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
3、tensorflow2.0实现faster rcnn源码https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/105886811
4、tensorflow1.13和keras2.4实现faster rcnn
https://www.bilibili.com/video/BV1U7411T72r?p=14
5、tensorflow2.0实现faster rcnn
https://www.bilibili.com/video/BV15V411Y7Qy?p=3
巨巨好
对提供上面资料的作者表示感谢