Faster R-CNN中RPN的分析

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摘要

Faster R-CNN是object detection的里程碑之作。它提出了RPN，即一种用CNN来提取proposal的网络。

为了更好地理解RPN的代码实现细节，充分理解它用到的SmoothL1Loss是很必要的。

本文简述了RPN的作用，讨论了RPN的loss以及SmoothL1Loss的语义及其作用，最后分析了RPN的代码实现。

RPN的原理

RPN简介

RPN是一个输入global feature map，输出许多可能RoI的网络。
RoI就是所谓的感兴趣区域，相当于是物体bbox的candidate。RPN输出的RoI也被称为proposal。

RPN的anchor

RPN的基本原理就是利用有一定stride(比如16像素)的滑动窗口在原图上枚举proposal中心，对每个中心产生多个不同长宽比(例如0.5,1,2三种)，不同大小(比如大中小三种)的bbox。这些产生的bbox被叫做anchor。

如果对每个中心有三种长宽比、三种大小，我们就能得到9个anchor。

RPN的minibatch

下文中你会见到minibatch这种说法。
minibatch就是RPN每次输出的proposal的数量。
如果RPN对每一张图片输出了256个proposal，那么我们就说minibatch=256。

RPN的loss及其分析

RPN的loss如下。
L ( { p i } , { t i } ) = 1 N c l s ∑ i L c l s ( p i , p i ∗ ) + λ 1 N r e g ∑ i p i ∗ L r e g ( t i , t i ∗ ) L(\{p_i\},\{t_i\}) = {1\over N_{cls}}\sum_i{L_{cls} (p_i,p_i^*)} + \lambda{1\over N_{reg}}\sum_i{p_i^*L_{reg}(t_i,t_i^*)} L({ pi​},{ ti​})=Ncls​1​i∑​Lcls​(pi​,pi∗​)+λNreg​1​i∑​pi∗​Lreg​(ti​,ti∗​)

• loss的结构。
  这个loss是一种multi-task loss。所谓多任务loss。
  这里，它是cls（proposal的分类）和reg（proposal的bbox的位置回归、微调）两个任务各自的loss之加权和。
  之所以说是加权和，主要表现在reg项乘了一个$\lambda$，它一个灵活的超参数，需要人为设定。原文提到$\lambda =10$。

• loss的符号。
  $i$ 是一个minibatch中所有anchor的索引。
  $p_i$是对anchor $i$的预测结果。$p_i^{\ast }$是anchor i i