关于目标检测RCNN(Fast-RCNN/Faster-RCNN)系列的理解

目前较为成熟的目标检测算法可总结如下：

RCNN（2014年）

RCNN是一个多阶段训练模型，包括生成候选区域，CNN微调，SVM分类训练以及边界框回归等多个步骤（Selective Research+CNN+SVM）。

整体流程

类似于滑动窗口思想，R-CNN 采用对区域进行识别的方案，具体是：
1、给定一张输入图片，从图片中提取 2000 个类别独立的候选区域。
2、对于每个区域利用 CNN 抽取一个固定长度的特征向量。
3、再对每个区域利用 SVM 进行目标分类。

候选区域生成

利用基于区域推荐的Selective Search方法，在图像中提取2000个候选区域。相较于之前的滑窗法（windows sliding）有很大的提升。

CNN提取特征

RCNN的结构实际是5个卷积层、2个全连接层。输入是Region Proposal计算的推荐区域的图像，由于该CNN网络输入限定为2000 x 227 x 227 x 3（RGB）的输入，故在RCNN中将Region Proposal的推荐区域仿射变形到227 x 227的格式上，网络输出是2000 x 4096 x 1的特征向量。

SVM分类

使用训练过的对应类别的SVM给特征向量中的每个类进行打分，每个类别对应一个二分类SVM，CNN输出2000 x 4096，SVM输出2000*N（N是数据集中目标的类别），然后为了减少重复的bounding box，使用了非极大值抑制法：

如果一个区域的得分与大于它得分的区域有很大程度的交叉（intersection-overunion（IoU））根据score进行排序，把score最大的bounding box作为选定的框，计算其余bounding box与当前最大score与box的IoU，去除IoU大于设定的阈值的bounding box。然后重复上面的过程，直至候选bounding box为空，然后再将score小于一定阈值的选定框删除得到一类的结果。

bounding box回归

受DPM （Object detection with discriminatively trained part based models）的灵感，训练一个线性回归模型，给定pool5层的特征预测一个新的检测窗口。

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训练细节

1、使用ILSCRC2012训练集对CNN Alexnet模型进行预训练 ；
2、使用Select Research对每张图片上生成2000个左右的候选的区域（IoU>0.5的标记正样本,IoU<0.5的标记负样本），将候选框大小调整为227*227大小 ；
3、将生成的候选区域送入预训练完成的Alexnet网络中进行微调，微调时使用SGD，并将学习率设置为预训练时的1/10；
4、微调完成后，在进行SVM之前需要重新定义正负样本，其中IoU<0.3的为背景负样本，正样本用GT box来表示 ；
5、将重新定义的候选框从Alexnet中得到4096维度的特征向量，进行SVM训练，为每一个类别训练一个二分类器；
6、线性回归模型回归边界框

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测试细节

1、测试集上的图片使用SelectResearch生成2000个大小的候选区域，并调整到227*227大小；
2、使用CNN计算每个特征图的特征向量；
3、使用多个SVM二分类器进行预测每个类的概率；
4、对每一类别执行NMS（非极大值抑制），保留该类别概率值较大的候选框，对保留的候选框进行边界框回归。

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优缺点

1、训练时有多个任务，CNN微调，SVM分类器，边界框回归等，且彼此之间存在联系，增加潜在范围的误差
2、训练过程在时间和空间上时非常耗时和昂贵的
3、在测试时，物体检测速度比较慢

论文中的一个观点，就是当你缺乏大量的标注数据时，比较好的可行的手段是，进行神经网络的迁移学习，采用在其他大型数据集训练过后的神经网络，然后在小规模特定的数据集中进行 fine-tune 微调。

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Fast-RCNN（2015年）

Fast-RCNN解决了RCNN中的三个大问题：测试、训练速度慢、需要空间大

原因及改进：

• R-CNN中用CNN对每一个候选区域反复提取特征，而一张图片的2000个候选区域之间有大量重叠部分，这一设定造成特征提取操作浪费大量计算。

• Fast R-CNN将整个图像归一化后直接送入CNN网络，卷积层不进行候选区的特征提取，而是在最后一个池化层加入候选区域坐标信息，进行特征提取的计算。

• R-CNN中目标分类与候选框的回归是独立的两个操作，并且需要大量特征作为训练样本。

• Fast R-CNN将目标分类与候选框回归统一到CNN网络中来，不需要额外存储特征。

结果对比：
Fast R-CNN和R-CNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几，约在66%-67%之间。

最大贡献

• 引入RoI池化层
• 全连接层中目标分类与检测框回归微调的统一。

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RoI池化层

不同于R-CNN多次对每个图像提取特征，Fast R-CNN使用特征提取器(CNN)先提取整个图像的特征，然后将候选区域直接映射到特征图中（就是坐标乘以原图像与特征图比例）

（1）根据输入image，将ROI映射到feature map对应位置；
（2）将映射后的区域划分为相同大小的sections（sections数量与输出的维度相同）；
（3）对每个sections进行max pooling操作；

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特征提取

首先将图片用selective search得到2000个候选区域（region proposals）的坐标信息。另一方面，直接将图片归一化到CNN需要的格式，整张图片送入VGG，将第五层的普通池化层替换为RoI池化层。图片然后经过5层卷积操作后，得到一张特征图（feature maps），开始得到的坐标信息通过一定的映射关系转换为对应特征图的坐标，截取对应的候选区域，经过RoI层后提取到固定长度的特征向量，送入全连接层。因为 Fast-RCNN 不会重复提取特征，因此它能显著地减少处理时间。

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目标分类与检测框的回归

在R-CNN中的流程是先提proposal，然后CNN提取特征，之后用SVM分类器，最后再做bbox regression进行候选框的微调。Fast R-CNN是将候选框目标分类与bbox regression并列放入全连接层，形成一个multi-task模型

损失函数如下：

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测试细节

1、将任意大小的图片送入CNN 网络，得到图片的特征图；
2、使用SelectResearch得到2000个左右的候选框，根据原图像到特征图的映射关系，得到候选框在特征图上的位置；
3、将提取的特征框送入ROI层得到固定大小的特征向量；
4、将特征向量分别送入两个全连接层（使用SVD分解），得到回归框的位置和类别的概率；
5、根据得到的概率和位置进行非极大值抑制，得到概率较高的窗口

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SVD全连接加速网络

在实现时，相当于把一个全连接层拆分为两个全连接层，第一个全连接层不含偏置，第二个全连接层含偏置；实验表明，SVD分解全连接层能使mAP只下降0.3%的情况下提升30%的速度，同时该方法也不必再执行额外的微调操作

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参考部分：原文点击这里