网络解析----faster rcnn

Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种基于区域的卷积神经网络用于目标检测任务的模型。它是一种两阶段的目标检测方法，主要包含以下几个步骤：

1. Region Proposal Network（RPN）: Faster R-CNN首先通过共享卷积层对输入图像进行特征提取，然后通过Region Proposal Network生成候选目标边界框。RPN会在每个位置上滑动一个固定大小的窗口，在窗口上生成多个不同尺寸和比例的锚框，然后通过分类网络和回归网络对锚框进行分类和精细化调整，生成候选目标边界框。
2. Region of Interest Pooling（RoI Pooling）: 在RPN生成的候选目标边界框上进行RoI Pooling操作，将每个候选边界框划分为固定大小的特征图区域，将这些区域映射到固定大小的特征图上。
3. Classification and Regression: 将划分后的固定大小的特征图区域输入到分类网络和回归网络中。分类网络用于判别每个区域是否包含目标，回归网络用于对每个候选边界框进行位置和大小的微调。
   Faster R-CNN通过这样的两阶段方式实现目标检测，相比于之前的方法，它在准确性和速度上都有很大的提升。这种方法的主要优势在于可以共享特征提取的卷积层，减少了计算量，并且通过RPN生成候选边界框，可以更准确地定位目标。
   faster rcnn网络架构图如下所示：
   RPN的流程如下所示：
   

网络流程如下所示：

faster rcnn训练流程：
Faster R-CNN的训练流程主要包括以下步骤：
1.数据准备：首先需要准备好训练数据集和测试数据集，并对其进行注。标注包括每个物体的位置和类别信息，在训练阶段使用标注信息来计算损失并更新模型。
2.提取特征：使用特定的卷积神经网络模型（如VGG，ResNet等）作为特征提取器，对输入的图像进行特征提取。特征提取的方式可以是预训练的模型，也可以是现场训练的模型。
3.生成候选区域：使用区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）来生成候选区域。RPN是一个用于检测各种大小和宽高比的物体的深度卷积神经网络。
4.区域分类：对候选区域进行分类，得出每个候选区域包含物体的类别概率。
5.边框回归：对候选区域进行边框回归，得出物体的准确位置（即左上角坐标和右下角坐标）。
6.损失计算：将分类和边框回归的结果与标注信息进行比较，计算分类损失和边框回归损失，并将两者相加得到总损失。
7.参数更新：使用总损失来更新模型参数，使得模型在下一轮迭代中能够更好地预测物体位置和类别。
faster rcnn的网络结构：

model = dict(
    type='FasterRCNN',
    pretrained='torchvision://resnet101',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=101,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        norm_eval=True,
        style='pytorch'),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    rpn_head=dict(
        type='RPNHead',
        in_channels=256,
        feat_channels=256,
        anchor_generator=dict(
            type='AnchorGenerator',
            scales=[8],
            ratios=[0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0],
            strides=[4, 8, 16, 32, 64]),
        bbox_coder=dict(
            type='DeltaXYWHBBoxCoder',
            target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
            target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]),
        loss_cls=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)),
    roi_head=dict(
        type='StandardRoIHead',
        bbox_roi_extractor=dict(
            type='SingleRoIExtractor',
            roi_layer=dict(type='RoIAlign', output_size=7, sampling_ratio=0),
            out_channels=256,
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
        bbox_head=dict(
            type='Shared2FCBBoxHead',
            in_channels=256,
            fc_out_channels=1024,
            roi_feat_size=7,
            num_classes=3,
            bbox_coder=dict(
                type='DeltaXYWHBBoxCoder',
                target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
                target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]),
            reg_class_agnostic=False,
            loss_cls=dict(
                type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0),
            loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0))))
train_cfg = dict(
    rpn=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.55,
            neg_iou_thr=0.3,
            min_pos_iou=0.3,
            match_low_quality=True,
            ignore_iof_thr=-1),
        sampler=dict(
            type='RandomSampler',
            num=256,
            pos_fraction=0.5,
            neg_pos_ub=-1,
            add_gt_as_proposals=False),
        allowed_border=-1,
        pos_weight=-1,
        debug=False),
    rpn_proposal=dict(
        nms_across_levels=False,
        nms_pre=2000,
        nms_post=1000,
        max_num=1000,
        nms_thr=0.7,
        min_bbox_size=0),
    rcnn=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.5,
            neg_iou_thr=0.5,
            min_pos_iou=0.5,
            match_low_quality=False,
            ignore_iof_thr=-1),
        sampler=dict(
            type='RandomSampler',
            num=512,
            pos_fraction=0.25,
            neg_pos_ub=-1,
            add_gt_as_proposals=True),
        pos_weight=-1,
        debug=False))
test_cfg = dict(
    rpn=dict(
        nms_across_levels=False,
        nms_pre=1000,
        nms_post=1000,
        max_num=1000,
        nms_thr=0.7,
        min_bbox_size=0),
    rcnn=dict(
        score_thr=0.05,
        nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.5),
        max_per_img=100))
dataset_type = 'VOCDataset'
data_root = 'VOC2007'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, with_mask=True),
    dict(type='Resize', img_scale=(1600, 928), keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.8),
    dict(
        type='Normalize',
        mean=[123.675, 116.28, 103.53],
        std=[58.395, 57.12, 57.375],
        to_rgb=True),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'])
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',
        img_scale=(1600, 928),
        flip=False,
        transforms=[
            dict(type='Resize', keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip'),
            dict(
                type='Normalize',
                mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                std=[58.395, 57.12, 57.375],
                to_rgb=True),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img'])
        ])
]
data = dict(
    samples_per_gpu=1,
    workers_per_gpu=0,
    train=dict(
        type='VOCDataset',
        ann_file=
        'VOC2007/ImageSets/Main/train.txt',
        img_prefix='VOC2007',
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
            dict(type='Resize', img_scale=(1600, 928), keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.8),
            dict(
                type='Normalize',
                mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                std=[58.395, 57.12, 57.375],
                to_rgb=True),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='DefaultFormatBundle'),
            dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'])
        ]),
    val=dict(
        type='VOCDataset',
        ann_file=
        'VOC2007/ImageSets/Main/train.txt',
        img_prefix='VOC2007',
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(
                type='MultiScaleFlipAug',
                img_scale=(1600, 928),
                flip=False,
                transforms=[
                    dict(type='Resize', keep_ratio=True),
                    dict(type='RandomFlip'),
                    dict(
                        type='Normalize',
                        mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                        std=[58.395, 57.12, 57.375],
                        to_rgb=True),
                    dict(type='Pad', size_divisor=32),
                    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
                    dict(type='Collect', keys=['img'])
                ])
        ]),
    test=dict(
        type='VOCDataset',
        ann_file=
        'VOC2007/ImageSets/Main/train.txt',
        img_prefix='VOC2007',
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(
                type='MultiScaleFlipAug',
                img_scale=(1600, 928),
                flip=False,
                transforms=[
                    dict(type='Resize', keep_ratio=True),
                    dict(type='RandomFlip'),
                    dict(
                        type='Normalize',
                        mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                        std=[58.395, 57.12, 57.375],
                        to_rgb=True),
                    dict(type='Pad', size_divisor=32),
                    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
                    dict(type='Collect', keys=['img'])
                ])
        ]))
evaluation = dict(interval=1, metric='mAP')
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.0025, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
lr_config = dict(
    policy='step',
    warmup='linear',
    warmup_iters=500,
    warmup_ratio=0.001,
    step=[8, 11])
total_epochs = 16
checkpoint_config = dict(interval=1)
log_config = dict(interval=50, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')])
dist_params = dict(backend='nccl')
log_level = 'INFO'
work_dir = './'
load_from = None
resume_from = None
workflow = [('train', 1)]
gpu_ids = range(0, 1)