目标检测-Two Stage-Faster RCNN

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前言

前文提到了目标检测-Two Stage-Fast RCNN提到了Fast RCNN主要缺点是：

• 通过手工方法（Selective Search）寻找的候选框，非常耗时。

Faster RCNN针对上述缺点做了改进

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容可供参考

一、Faster RCNN的网络结构和流程

1. 利用backbone网络提取特征，获得共享卷积特征图（Feature Map）

近些年来随着深度学习特征提取网络的成熟，将这类特征提取网络称为骨干网（backbone）

2. 利用RPN（Region Proposal Network）网络生成候选框，进行分类和第一次边框修正

使用RPN网络取代手工方法生成候选框，RPN网络的流程是：

1. 使用3×3的卷积核窗口对共享卷积特征图（Feature Map）进行卷积，获得通道（channel）为256的输出：256 x H x W
2. 使用两个1×1卷积分别对每个锚点的锚框进行卷积，获得(2 x k) x H x W个类别分数和(4 x k) x H x W个目标框参数
   ps：特征图的每个像元都预先设置以该像元为中心（锚点）的k（k=9）个相同大小的锚框（anchor boxes）
3. 将类别分数和目标框参数合并得到k x H x W个候选框：k x H x W x 5
   

4. 将生成的Region Proposal和共享特征图（Feature Map）输入RoI pooling和全连接层进行分类和第二次边框修正

RoI pooling：

1. 将共享卷积特征图输入到池化层，获取共享池化特征图
2. 将候选框在原图的位置映射到共享特征图，以获取每个候选框的卷积特征图
3. 将将候选框在卷积特征图的位置映射到共享池化特征图，以获取每个候选框的池化特征图
   ps：将候选框在原图的位置映射到共享池化特征图时，为了和图像像元对齐，使用了两次量化操作（不能整除时取整对齐）
   

Faster R-CNN的流程图

Faster R-CNN网络结构图（以VGG为backbone）：

二、Faster RCNN的创新点

• Faster R-CNN的主要贡献就是设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的选择性搜索selective search，使得检测速度大幅提高（5-17 fps），并使得整个过程变成完全的端到端。

三、Faster RCNN的训练过程

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

• 一些anchors是高度重叠的，为了减少冗余，提高速度，Faster R-CNN采用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）去除了IoU在0.7以上的冗余框，这样每张影像大概有2k个候选框参与训练。

NMS：
先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于人脸的概率 分别为A、B、C、D、E、F。

1. 从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IoU是否大于某个设定的阈值;
2. 假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。
3. 从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。
4. 就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。

IoU：IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过IoU的值可以判断边框间的重叠度，计算方式为两个框的交集和并集的比值

损失函数

一种网络，四个损失函数:
　　• RPN classification(anchor good.bad)：SoftmaxLoss
　　• RPN regression(anchor->propoasal)：SmoothL1Loss
　　• Fast R-CNN classification(over classes)：SoftmaxLoss
　　• Fast R-CNN regression(proposal ->box)：SmoothL1Loss

边框修正主要由4个值完成，（tx,ty,th,tw），表示x和y方向上做出平移(由tx和ty决定)，并且长宽各自放大一定的倍数(由th和ty决定)

训练过程

Faster R-CNN的训练方式有三种：

1. RPN和Fast R-CNN交替训练，这种方式也是作者采用的方式。
2. 近似联合RPN和Fast R-CNN的训练，在训练时忽略掉RoI边框修正的误差，也就是说只对anchor做了边框修订，这也是为什么叫"近似联合"的原因。
3. 联合RPN和Fast R-CNN的训练。

对于作者采用的交替训练的方式，步骤如下：

1. 使用在ImageNet上预训练的模型初始化共享卷积层并训练RPN。
2. 使用上一步得到的RPN参数生成RoI proposal。再使用ImageNet上预训练的模型初始化共享卷积层，训练Fast R-CNN部分(分类器和RoI边框修订)。
3. 将训练后的共享卷积层参数固定，同时将Fast R-CNN的参数固定，训练RPN。(从这一步开始，共享卷积层的参数真正被两大块网络共享)
4. 同样将共享卷积层参数固定，并将RPN的参数固定，训练Fast R-CNN部分。

测试过程

Faster R-CNN的测试流程和训练流程相似，描述如下：

1. 首先通过RPN生成约20k个anchor(40×60×9)
2. 对20k个anchor进行第一次边框修正，得到修订边框后的proposal
3. 对超过图像边界的proposal的边进行clip，使得该proposal不超过图像范围
4. 忽略掉长或者宽太小的proposal
5. 将所有proposal按照前景分数从高到低排序，选取前6k个proposal
6. 使用阈值为0.7的NMS算法排除掉重叠的proposal
7. 针对上一步剩下的proposal,选取前300个proposal进行分类和第二次边框修正

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总结

相比于之前的算法，Faster RCNN由于其端到端的特性得到广泛应用，但是受Two Stage算法思想的影响，速度仍不够快，
并且ROI Pooling有两次量化操作，会引入误差影响精度。