faster R-CNN 論文閱讀
Faster R-CNN 論文閱讀
1. Introduction
目標檢測在region proposal 方法的推動下獲得了很大成功，SPP-Net和fast R-CNN使用共享卷積層加速了計算速度，目前在test階段的瓶頸在於region proposal。
目前的region proposal都太耗時了，這篇論文提出了RPN（Region Proposal Networks），使得面對檢測任務，基本是cost-free的。
2. related work
沒什麼要說的
3. Faster R-CNN
Faster R-CNN包含了兩個部分，一個是RPN，一個是fast R-CNN. 整個系統是單一、統一的網路。用最近比較時髦的術語“attention”來說，RPN就是告訴fast R-CNN往哪看的。
3.1 Region Proposal Networks
這裡使用了兩種卷積網路，一種是ZF的，一種是VGG-16。論文配圖以ZF為例。RPN網路在最後一個卷積層之後開始，以ZF為例，最後一個卷積層的輸出為13×13×256。首先RPN接了一個n×n×256的卷積層，這裡的n = 3. 這是相當於採用滑動視窗的形式來提出proposal，每一個滑動的視窗對應回原圖的region都是所提出的region.隨後接了兩個1×1的全卷積層，分別為分類層(cls)和迴歸層(reg)。
3.1.1 Anchors
對於feature map 當中的每一個點，都可以對應回原圖，使用不同的尺寸和長寬比，可以得到多個原圖的boxes, 叫做anchors. 論文用了3個尺度，3個長寬比，得到k = 9.
所以對於一個W×H的feature map,可以得到 WHk個anchors.
平移不變
anchor具有平移特性。當在圖片當中平移一個object後，proposal 也能平移，function也會預測到正確位置。
3.1.2 Loss Function
對於anchors, 正樣本：
- 與ground truth有著最高的IOU的anchors
- 與任意一個ground truth有著大於0.7的IOU的anchors
所以一個ground truth box可以對應多個正的anchors，而且至少對應一個。通常第二個條件就足以生成充足的正樣本了，但是在某些稀少的情況下第二個情況或許沒有正樣本，只能使用第一個條件來產生一些正樣本。
負樣本的定義是對於所有的ground truth 的IoU都小於0.3.
Loss 函式的定義:
3.1.3 Training RPNs
每次的mini-batch都從一張圖上產生256個anchors，正負比例基本1：1。
前60K學習率為0.001 ,接下來20k學習率為0.0001.
momentum為0.9, weight decay為0.0005
3.2 RPN與fast R-CNN之間共享卷積層特徵
4步輪流訓練
1. 從pre-trained ImageNet網路初始化RPN網路，訓練RPN網路。
2. 從pre-trained ImageNet網路初始化fast R-CNN網路，並用1當中的RPN網路得到region proposals, 訓練自己的網路，此時兩個網路的卷積層是不一樣的，不共享的。
3. 使用fast R-CNN的卷積層初始化RPN網路的卷積層， fine-tune RPN網路的後面的特有的層。
4. 然後用3中的RPN網路生成region proposals，fine-tune fast R-CNN網路後面特有的層。
3.3 實現細節
訓練時為了便於收斂去掉越過邊界的那些anchors，但是測試時還是保留了，不過會裁剪到邊界。這樣對於1000×600的圖片，原本有60×40×9個anchors,去掉之後大約還有6000個anchors.
RPN的proposals有很大的重疊度，採用NMS來去掉重疊，採用的IOU閾值為0.7
4 實驗
4.1 在Pascal VOC上的實驗
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參考文獻
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