【RCNN】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation (RCNN)笔记

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原创最新推荐文章于 2026-03-05 07:17:55 发布 388 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

RCNN学习笔记(2):Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 基于R-CNN的物体检测一、相关理论本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmenta 阅读详情

RCNN系列对比图，来源

1、本文主要是记录RCNN。论文相对于以前的传统方法的改进有：

速度，经典的目标检测算法使用滑动窗口依次判断所有可能的区域。本文则（采用selective Search方法）预先提取一系列较可能是物体的候选区域，之后仅仅在这些候选区域上进行feature extraction，进行判断。
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。本文则采用深度网络进行特征提取。使用两个数据库，一个较大的识别库（ImageNet ILSVC 2012）：标定每张图片中物体的类别。一千万张图像，1000类。一个较小的检测库（PASCAL VOC2007）:标定每张图片中，物体的类别和位置，一万图像，20类。本文使用是别人进行与训练得到CNN（有监督预训练），而后用检测库调优参数，最后在检测库上评测。

2、RCNN的主要步骤

候选区域的提取：一张图像生成1k~2k的候选区域，使用的Selective Search方法
特征提取：对每个候选区域，使用深度网络提取特征（CNN），将提取到的feature map保存到磁盘。
类别判断：将特征送入到每一类的SVM分类器，判断是否属于该类。【利用feature map训练SVM来对目标和背景进行分类，每个类一个二进制SVM】
位置精修：使用回归去精细修正候选框的位置

3、步骤细节

候选框的选取：要搜索出图片中所有可能是物体的区域，搜出的候选框是矩形的，而且大小各有不同。然后CNN对输入图片的大小是固定的。因此需要对每个候选框进行大小预处理。在paper里有两种不同的处理方法：
- 各向异性缩放：不管图片的长宽比例，直接进行缩放，变为CNN的nxn的大小。
- 各向同性缩放：solution_A，先扩充再裁剪，直接在原始图片中，把候选框的边界进行扩展延伸成正方形，然后进行裁剪；如果已经延伸到了原始图片的外边界，那么就用候选框的中的颜色均值来填充。solution_B，先裁剪后扩充，把候选框的图片裁剪出来，然后用固定的背景颜色填充成正方形图片（背景颜色也是采用候选框的像素颜色均值）。【对于A，B方法，paper中还有个padding处理，作者发现采用各向异性缩放、padding=16的精度最高。】
特征提取：Alexnet的精度为58.5%，VGG16精度为66%，但是AlexNet计算量比较小。Alexnet包含5个卷积层、2个全连接层，pool5层的神经元个数为9216、f6和f7的神经元个数都是4096个，最终提取特征每个输入候选框图片都能得到一个4096维的特征向量，那么如果是2000个候选框，则有2000x4096维度。
- 这里，初始化的参数也是直接选取已经训练好的Alexnet的参数作为初始化参数，然后fine-tuning训练。
- 我们在将候选框放入到CNN训练的前，需要先将框标注好为正、负样本，与ground-truth box的IOU>0.5则认为是正样本【正样本在这里应该有对应的ground-truth box类别，这样在back-propagation时才能得到对于的loss来进行梯度下降】，否则是负样本，即背景。
- 假设要检测的物体种类是N个，那么我们需要将上面预训练的CNN（AlexNet）最后一层给替换掉，替换成N+1个输出的神经元（加1是background），然后这一层采用参数随机初始化的方法。其他的网络层参数不变。接着就可以使用SGD训练了，learning rate=0.001。每次训练时，batch size=128，其中32个是正样本，96个是负样本。【这里注意了,这里的分类，不用做最后的分类，因为我们这里主要是为了进行fine-tuning，所以在IOU选择时（IOU>0.5就当作正样本，是为了增加CNN训练的数据量）并不严格，故精度会比较低。】

svm训练，类别判断：对于svm，我们只有当bounding box把整个物体包含在内才叫正样本。没有包含到的，且IOU<0.3的都是负样本。【作者测试了IOU阈值各种方案，最终采用了IOU阈值为0.3效果最好，即当重叠率小于0.3时，我们就将其标注为负样本。】一旦CNN f7层的特征被提取出来，那么我们将为每个物体类别训练一个svm分类器。当我们用CNN提取2000个候选框，可以得到2000x4096这样的特征向量矩阵，然后我们只需要把这样的一个矩阵跟svm权值矩阵4096*N点乘（N为分类类别数目，因为我们训练了N个svm，每个svm包含了4096个权值w。【那这个不就相当于一个全连接层么，f7与分类FC层之间的w为4096xN，即svm，而在fine-tuning里，使用的是N+1】），就可以得到结果。
位置精修：对每一类目标，使用一个线性回归器进行精修。输入为pool5层的4096维特征，输出为x，y方向的缩放和平移。训练样本：判定为本类的候选框中和真值重叠面积大于0.6的候选框。

4、测试阶段

对图像进行Selective search得到2000个region proposals，并归一化到227x227
在CNN中提取特征，然后使用最后的层（SVM，20个神经单元？？）对特征向量进行打分，得到一个2000x20的矩阵，其中20是类别。
对2000x20的每一列进行排序，然后对每一列进行NMS【将score最大的bounding box作为选定框，计算其余的bounding box与当前最大score与box的IOU，去除IOU大于设定阈值的bounding box。重复上面步骤，直至候选bounding box为空，在将score小于一定阈值的选定狂删除得到这一类的结果。然后继续下一个分类的NMS，即下一列】。

问题解释：

Selective Search：first使用一种过分割手段【过分割就是把本来属于一个整体的目标分成多个，比如分割一朵花，结果把花瓣、茎叶全分到不同的区域，这就是过分割】，将图像分割成小区域（1K~2K个）。second查看现在的小区域，按照合并规则合并可能性最高的两个相邻区域。重复知道整张图合并成一个区域位置。third输出所有曾经存在过的区域，所谓候选区域。其中合并的规则如下：优先合并颜色（颜色直方图）相近、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中所占比例最大的（保证合并后的形状规则）。
超像素【参考】：为了在不牺牲太大精确度的情况下降维。超像素最直观的解释就是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来，形成一个更具有代表性的大“元素”。而这个新的元素，将作为其他图像处理算法的基本单位。一来可以大大降低了维度，二来可以剔除一些异常像素点。至于根据什么特性把一个个像素点聚集起来，可以是颜色、纹理、类别等。

对于目标检测问题：图片分类标注好的训练数据非常多，但是物体检测的标注数据却很少，如何用少量的标注数据，训练高质量的模型，这就是文献最大的特点，这篇论文采用了迁移学习的思想：先用了ILSVRC2012这个训练数据库（这是一个图片分类训练数据库），先进行图片分类训练【预训练CNN】。这个数据库有大量的标注数据，共包含了1000种类别物体，因此预训练阶段CNN模型的输出是1000个神经元（当然也直接可以采用Alexnet训练的模型参数）。再在小型目标数据集PASCAL_VOC上微调（fine-tuning）CNN。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190

https://zhuanlan.zhihu.com/p/38946391

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23341500

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