faster rcnn 論文理解

阿新 • • 發佈：2019-01-11

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http://blog.csdn.net/luopingfeng/article/details/51245694http://blog.csdn.net/xyy19920105/article/details/50817725

思想

從RCNN到fast RCNN，再到本文的faster RCNN，目標檢測的四個基本步驟（候選區域生成，特徵提取，分類，位置精修）終於被統一到一個深度網路框架之內。所有計算沒有重複，完全在GPU中完成，大大提高了執行速度。
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faster RCNN可以簡單地看做“區域生成網路+fast RCNN“的系統，用區域生成網路代替fast RCNN中的Selective Search方法。本篇論文著重解決了這個系統中的三個問題：
1. 如何設計區域生成網路
2. 如何訓練區域生成網路
3. 如何讓區域生成網路和fast RCNN網路共享特徵提取網路

區域生成網路：結構

基本設想是：在提取好的特徵圖上，對所有可能的候選框進行判別。由於後續還有位置精修步驟，所以候選框實際比較稀疏。
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特徵提取

原始特徵提取（上圖灰色方框）包含若干層conv+relu，直接套用ImageNet上常見的分類網路即可。本文試驗了兩種網路：5層的ZF[

3]，16層的VGG-16[4]，具體結構不再贅述。
額外新增一個conv+relu層，輸出51*39*256維特徵（feature）。

Region Proposal Networks的設計和訓練思路

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上圖是RPN的網路流程圖，即也是利用了SPP的對映機制，從conv5上進行滑窗來替代從原圖滑窗。
不過，要如何訓練出一個網路來替代selective search相類似的功能呢？
實際上思路很簡單，就是先通過SPP根據一一對應的點從conv5映射回原圖，根據設計不同的固定初始尺度訓練一個網路，就是給它大小不同（但設計固定）的region圖，然後根據與ground truth的覆蓋率給它正負標籤，讓它學習裡面是否有objec

t即可。
這就又變成介紹RCNN之前提出的traditional method，訓練出一個能檢測物體的網路，然後對整張圖片進行滑窗判斷，不過這樣子的話由於無法判斷region的尺度和scale ratio，故需要多次放縮，這樣子測試，估計判斷一張圖片是否有物體就需要很久。(傳統hog+svm->dpm)

如何降低這一部分的複雜度？
要知道我們只需要找出大致的地方，無論是精確定位位置還是尺寸，後面的工作都可以完成，這樣子的話，與其說用小網路，簡單的學習（這樣子估計和蒙差不多了，反正有無物體也就50%的概率），還不如用深的網路，固定尺度變化，固定scale ratio變化，固定取樣方式（反正後面的工作能進行調整，更何況它本身就可以對box的位置進行調整）這樣子來降低任務複雜度呢。
這裡有個很不錯的地方就是在前面可以共享卷積計算結果，這也算是用深度網路的另一個原因吧。而這三個固定，我估計也就是為什麼文章叫這些proposal為anchor的原因了。這個網路的結果就是卷積層的每個點都有有關於k個achor boxes的輸出，包括是不是物體，調整box相應的位置。這相當於給了比較死的初始位置（三個固定），然後來大致判斷是否是物體以及所對應的位置.
這樣子的話RPN所要做的也就完成了，這個網路也就完成了它應該完成的使命，剩下的交給其他部分完成。

候選區域（anchor）

特徵可以看做一個尺度51*39的256通道影象，對於該影象的每一個位置，考慮9個可能的候選視窗：三種面積{1282,2562,5122}× 三種比例{1:1,1:2,2:1} 。
這些候選視窗稱為anchors。
下圖示出51*39個anchor中心，以及9種anchor示例。
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關於anchor的問題：
這裡在詳細解釋一下:(1)首先按照尺度和長寬比生成9種anchor,這9個anchor的意思是conv5 feature map 3x3的滑窗對應原圖區域的大小.這9個anchor對於任意輸入的影象都是一樣的，所以只需要計算一次. 既然大小對應關係有了，下一步就是中心點對應關係，接下來(2)對於每張輸入影象，根據影象大小計算conv5 3x3滑窗對應原圖的中心點. 有了中心點對應關係和大小對應關係，對映就顯而易見了.

在整個faster RCNN演算法中，有三種尺度。
原圖尺度：原始輸入的大小。不受任何限制，不影響效能。
歸一化尺度：輸入特徵提取網路的大小，在測試時設定，原始碼中opts.test_scale=600。anchor在這個尺度上設定。這個引數和anchor的相對大小決定了想要檢測的目標範圍。
網路輸入尺度：輸入特徵檢測網路的大小，在訓練時設定，原始碼中為224*224。

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Region Proposal Networks

RPN的目的是實現"attention"機制,告訴後續的扮演檢測\識別\分類角色的Fast-RCNN應該注意哪些區域,它從任意尺寸的圖片中得到一系列的帶有 objectness score 的 object proposals。
具體流程是：使用一個小的網路在已經進行通過卷積計算得到的feature map上進行滑動掃描，這個小的網路每次在一個feature map上的一個視窗進行滑動(這個視窗大小為n*n----在這裡,再次看到神經網路中用於縮減網路訓練引數的區域性感知策略receptive field,通常n=228在VGG-16,而作者論文使用n=3)，滑動操作後對映到一個低維向量(例如256D或512D,這裡說256或512是低維,Q:n=3,n*n=9,為什麼256是低維呢?那麼解釋一下:低維相對不是指視窗大小,視窗是用來滑動的!256相對的是a convolutional feature map of a size W × H (typically ∼2,400),而2400這個特徵數很大,所以說256是低維.另外需要明白的是:這裡的256維裡的每一個數都是一個Anchor(由2400的特徵數滑動後操作後,再進行壓縮))最後將這個低維向量送入到兩個獨立\平行的全連線層:box迴歸層（a box-regression layer (reg)）和box分類層（a box-classification layer (cls)）

Translation-Invariant Anchors

在計算機視覺中的一個挑戰就是平移不變性:比如人臉識別任務中,小的人臉(24*24的解析度)和大的人臉(1080*720)如何在同一個訓練好權值的網路中都能正確識別. 傳統有兩種主流的解決方式：
第一:對影象或feature map層進行尺度\寬高的取樣;
第二,對濾波器進行尺度\寬高的取樣(或可以認為是滑動視窗).
但作者的解決該問題的具體實現是:通過卷積核中心(用來生成推薦視窗的Anchor)進行尺度、寬高比的取樣。如上圖右邊，文中使用了3 scales and 3 aspect ratios （1:1,1:2,2:1）, 就產生了 k = 9 anchors at each sliding position.

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視窗分類和位置精修

分類層（cls_score）輸出每一個位置上，9個anchor屬於前景和背景的概率；視窗迴歸層（bbox_pred）輸出每一個位置上，9個anchor對應視窗應該平移縮放的引數。
對於每一個位置來說，分類層從256維特徵中輸出屬於前景和背景的概率；視窗迴歸層從256維特徵中輸出4個平移縮放參數。

就區域性來說，這兩層是全連線網路；就全域性來說，由於網路在所有位置（共51*39個）的引數相同，所以實際用尺寸為1×1的卷積網路實現。

需要注意的是：並沒有顯式地提取任何候選視窗，完全使用網路自身完成判斷和修正。

區域生成網路：訓練

樣本

考察訓練集中的每張影象：
a. 對每個標定的真值候選區域，與其重疊比例最大的anchor記為前景樣本
b. 對a)剩餘的anchor，如果其與某個標定重疊比例大於0.7，記為前景樣本；如果其與任意一個標定的重疊比例都小於0.3，記為背景樣本
c. 對a),b)剩餘的anchor，棄去不用。
d. 跨越影象邊界的anchor棄去不用

代價函式

同時最小化兩種代價：
a. 分類誤差
b. 前景樣本的視窗位置偏差

超引數

原始特徵提取網路使用ImageNet的分類樣本初始化，其餘新增層隨機初始化。
每個mini-batch包含從一張影象中提取的256個anchor，前景背景樣本1:1.
前60K迭代，學習率0.001，後20K迭代，學習率0.0001。
momentum設定為0.9，weight decay設定為0.0005。[5]

共享特徵

區域生成網路（RPN）和fast RCNN都需要一個原始特徵提取網路（下圖灰色方框）。這個網路使用ImageNet的分類庫得到初始引數W0，但要如何精調引數，使其同時滿足兩方的需求呢？本文講解了三種方法。
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輪流訓練

a. 從W0開始，訓練RPN。用RPN提取訓練集上的候選區域
b. 從W0開始，用候選區域訓練Fast RCNN，引數記為W1
c. 從W1開始，訓練RPN…
具體操作時，僅執行兩次迭代，並在訓練時凍結了部分層。論文中的實驗使用此方法。
如Ross Girshick在ICCV 15年的講座Training R-CNNs of various velocities中所述，採用此方法沒有什麼根本原因，主要是因為”實現問題，以及截稿日期“。

近似聯合訓練

直接在上圖結構上訓練。在backward計算梯度時，把提取的ROI區域當做固定值看待；在backward更新引數時，來自RPN和來自Fast RCNN的增量合併輸入原始特徵提取層。
此方法和前方法效果類似，但能將訓練時間減少20%-25%。公佈的python程式碼中包含此方法。

聯合訓練

直接在上圖結構上訓練。但在backward計算梯度時，要考慮ROI區域的變化的影響。推導超出本文範疇，請參看15年NIP論文[6]。

實驗

除了開篇提到的基本效能外，還有一些值得注意的結論

與Selective Search方法（黑）相比，當每張圖生成的候選區域從2000減少到300時，本文RPN方法（紅藍）的召回率下降不大。說明RPN方法的目的性更明確。
使用更大的Microsoft COCO庫[7]訓練，直接在PASCAL VOC上測試，準確率提升6%。說明faster RCNN遷移性良好，沒有over fitting。

Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. ↩
Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. ↩
M. D. Zeiler and R. Fergus, “Visualizing and understanding convolutional neural networks,” in European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. ↩
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015. ↩
learning rate-控制增量和梯度之間的關係；momentum-保持前次迭代的增量；weight decay-每次迭代縮小引數，相當於正則化。 ↩
Jaderberg et al. “Spatial Transformer Networks”
NIPS 2015 ↩

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