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.
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂,2010年更带领团队获得终身成就奖,如今供职于Facebook旗下的FAIR。
这篇文章思路简洁,在DPM方法多年平台期后,效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码。
思想
本文解决了目标检测中的两个关键问题。
问题一:速度
经典的目标检测算法使用滑动 窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。
问题二:训练集
经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征(Haar,HOG)。本文则需要训练深度网络进行特征提取。可供使用的有两个数据库:
一个较大的识别库(ImageNet ILSVC 2012):标定每张图片中物体的类别。一千万图像,1000类。
一个较小的检测库(PASCAL VOC 2007):标定每张图片中,物体的类别和位置。一万图像,20类。
本文使用识别库进行预训练,而后用检测库调优参数。最后在检测库上评测。
流程
RCNN算法分为4个步骤
- 一张图像生成1K~2K个候选区域(Selective Search方法)
- 对每个候选区域wrap到固定大小,使用深度网络提取特征
- 特征送入每一类的SVM 分类器,判别是否属于该类
- 使用回归器精细修正候选框位置
候选区生成(Region proposals)
使用了Selective Search方法从一张图像生成约2000-3000个候选区域region proposal。基本思路如下:
- 使用一种过分割手段,将图像分割成小区域
- 查看现有小区域,合并可能性最高的两个区域。重复直到整张图像合并成一个区域位置
- 输出所有曾经存在过的区域,所谓候选区域regin proposal
候选区域生成和后续步骤相对独立,实际可以使用任意算法进行。
合并规则
优先合并以下四种区域:
- 颜色(颜色直方图)相近的
- 纹理(梯度直方图)相近的
- 合并后总面积小的
- 合并后,总面积在其BBOX(Bounding box)中所占比例大的
第三条,保证合并操作的尺度较为均匀,避免一个大区域陆续“吃掉”其他小区域。
例:设有区域a-b-c-d-e-f-g-h。较好的合并方式是:ab-cd-ef-gh -> abcd-efgh -> abcdefgh。
不好的合并方法是:ab-c-d-e-f-g-h ->abcd-e-f-g-h ->abcdef-gh -> abcdefgh。
第四条,保证合并后形状规则。
例:左图适于合并,右图不适于合并。