清园暖歌
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深度学习——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）

目录

一、RCNN

二、Fast R-CNN

三、Faster R-CNN

四、FPN(Feature Pyramid Networks)

一、RCNN

深度学习——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）_第1张图片

深度学习——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）_第2张图片

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2000个框，每个框都得到4096个特征，把得到的输入svm，得出20个分类的结果

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       A svm分类后概率为 0.98，B 概率为 0.86，通过对边界框进行IOU计算，大于我们设定的阈值说明是同一个目标，就把概率低的删掉

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回归那里，因变量就是高度、宽度、长度比例、宽度比例，一个四维的数据

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二、Fast R-CNN

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RCNN是将候选区域输入网络，Fast R-CNN是将整个图像输入网络 

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目标检测architecture通常可以分为两个阶段：
（1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为region proposals或者 regions of interest（ROI），在这一过程中用到的方法是基于滑窗的方式和selective search。
（2）final classification：确定上一阶段的每个region proposal是否属于目标一类或者背景。
 

ROI pooling具体操作如下：

  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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从 2000 个候选框，采集64个候选区域，一部分是正样本，一部分是负样本

只要 IOU 大于0.5就是正样本，0.1 到 0.5是负样本

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最后并联两个全连接层，一个用来 分类概率的预测，另一个用来 边界框参数的预测

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每个类别都有4个参数

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这里的分类损失其实就是交叉熵损失

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[u≥1] 的意思是：当 u 满足 ≥1时，这一项 = 1，当u不满足≥1时，就是对应背景时，这一项 =0

真实框参数 v ，如 Vy = （Gy - Py）/ Ph

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三、Faster R-CNN

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投影方法：找到候选框ROI在原始图像上的位置，然后等比例缩放到特征图的相同位置上

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深度学习之 RPN（RegionProposal Network）- 区域候选网络_奔跑的大西吉的博客-CSDN博客

2k个概率：背景和前景

4k个边界框回归参数

backbone 就是你用于特征提取的主干网络结构

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这是只是预测它是背景还是前景，没有对其进行分类

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小感受野也能预测大范围的

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对于每张图片，从上万个anchor中采样256个anchor，这256大概是由1：1的正负样本组成，如果正样本个数不足128就用负样本进行填充

正样本：（1）与真实框IOU大于0.7

               （2）和真实框想交的框中最大的IOU的（IOU都小于0.7时）

负样本：与真实框IOU小于0.3

其他全部丢弃

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λ*1/Nreg 有时直接用 1/Ncls替代，因为λ=10时，Nreg=2400，实际差不太多

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这是就是k个binary cross entropy损失，不是softmax cross entropy。这是细节

这里预测的就是是否是背景

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这里应该就是二值交叉熵损失，如果是softmax，对于是前景的概率应该也是更大的概率，而不是0.1这种，pi就是目标的概率

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四、FPN(Feature Pyramid Networks)

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特征融合预测

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小特征图融合大的时，进行上采样

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在P2到P65个特征图上对生成proposal进行预测

将生成的proposal用于P2到P5的4个特征图上进行Fast RCNN预测

       可以在不同的特征层上针对不同尺度的目标进行预测，如P2是相对较底层的特征层，他会保留更多的底层细节信息，所有更适合预测小型目标，所以32²比例{1:2, 1:1, 2:1}的anchor在P2上生成

在不同的特征层上用不同的RPN和Fast RCNN和用相同的最后效果其实没什么差异，所以可以共享参数

用公式，把proposal映射到特征层上

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