23、Faster R-CNN：架构、训练与应用全解析-优快云博客

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Faster R-CNN：架构、训练与应用全解析

1. Faster R-CNN架构详解

1.1 区域提议网络（RPN）

生成锚点的目的是覆盖图像中所有可能的物体尺度和大小，而区域提议网络（RPN）的目标则是将生成的边界框数量修剪到更易于管理的规模。

RPN模块简单却强大，有两个输出：
- 前景/背景得分 ：RPN模块顶部接收卷积特征图输入，经过一个3×3卷积层学习512个滤波器。这些滤波器并行输入两条路径，第一个输出是一个得分，用于指示RPN认为感兴趣区域（ROI）是前景（值得进一步检查）还是背景（丢弃）。该输出维度为2×K，K是锚点总数，一个输出表示前景概率，另一个表示背景概率。
- 边界框回归 ：第二个输出是边界框回归器，用于调整锚点以更好地拟合其周围的物体。通过1×1卷积实现，输出一个4×K的体积，预测四个偏移值：∆x - center、∆y - center、∆width、∆height。

当前景概率足够大时，会进行以下操作：
- 非极大值抑制 ：抑制重叠的锚点位置，减少传递到ROI池化模块的位置数量。
- 提议选择 ：只选取前N个提议，丢弃其余的。在原始的Faster R - CNN论文中，N = 2000，但使用更小的N（如10、50、100、200）也能获得不错的预测结果。

1.2 RPN训练

训练RPN时，将锚点分为两类：
- 前景：与真实物体边界框的交并比（IoU）大于等于0.5的所有锚点。
- 背景：与真实物体的IoU小于0.1的所有锚点。

基于这两类，随机采样以保持背景和前景的比例相等。RPN模块有两个损失函数：
- 分类损失 ：使用二元交叉熵，衡量RPN预测前景和背景的准确性。
- 边界框回归损失 ：仅对前景锚点起作用，使用Smooth L1损失。由于很难100%准确预测边界框的真实坐标，Smooth L1损失允许与真实边界框“足够接近”的边界框被视为基本正确，从而减少损失的影响。

1.3 感兴趣区域（ROI）池化

ROI池化模块的目标是接收RPN模块的所有N个提议位置，并从卷积特征图中裁剪出特征向量。具体步骤如下：
1. 使用数组切片从特征图中提取相应的补丁。
2. 将其调整为14×14×D的大小，D是特征图的深度。
3. 应用2×2步长的最大池化操作，得到7×7×D的特征向量。

最终的特征向量将输入到基于区域的卷积神经网络（R - CNN）中，以获得每个物体的最终边界框坐标和相应的类别标签。

1.4 基于区域的卷积神经网络（R - CNN）

R - CNN是整个流程的最后阶段，有两个目的：
- 根据ROI池化模块裁剪的特征图，获得每个边界框位置的最终类别标签预测。
- 进一步细化边界框的预测坐标，以提高预测准确性。

实际实现中，R - CNN组件通过两个全连接层实现。输入是ROI池化模块获得的特征向量，经过两个4096维的全连接层后，进入最终的两个全连接层，分别输出类别标签（或背景类别）和边界框的偏移值。

R - CNN也有两个损失函数：
- 分类损失 ：使用分类交叉熵，计算每个类别（共N个类别）的概率。
- 边界框回归损失 ：使用Smooth L1损失。

最后，对边界框进行按类别非极大值抑制，得到网络的最终预测结果。

1.5 完整训练流程

训练整个Faster R - CNN管道有两种选择：
- 先训练RPN模块，获得满意结果后再训练R - CNN模块。
- 将四个损失函数（RPN模块两个，R - CNN模块两个）通过加权求和组合，然后联合训练。

在几乎所有情况下，通过最小化四个损失函数的加权和来端到端地联合训练整个网络，不仅耗时更短，而且准确性更高。

以下是Faster R - CNN架构的主要组件和流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[输入图像] --> B[基础网络]
    B --> C[RPN模块]
    C --> D[非极大值抑制和提议选择]
    D --> E[ROI池化模块]
    E --> F[R - CNN模块]
    F --> G[最终预测结果]
    C --> H[RPN训练]
    F --> I[R - CNN训练]
    H & I --> J[联合训练]

2. 从零开始训练Faster R - CNN

2.1 LISA交通标志数据集

LISA交通标志数据集包含47种不同的美国交通标志类型，如停车标志、人行横道标志等。数据集最初通过视频捕获，包含6610帧和7855个注释。交通标志的分辨率从6×6到167×168像素不等，部分图像是低分辨率（640×480），部分是高分辨率（1024×522），还有一些是灰度图像，一些是彩色图像。

为了更快地训练网络并学习目标检测的基础知识，我们将采样三个交通标志类别：停车标志、人行横道标志和前方信号标志。可以从这里下载数据集，下载完成后，使用以下命令解压：

$ mkdir lisa
$ cd lisa
$ mv signDatabasePublicFramesOnly.zip ./
$ unzip signDatabasePublicFramesOnly.zip

2.2 安装TensorFlow对象检测API

由于自定义实现目标检测网络较为复杂且容易出错，我们将使用TensorFlow对象检测API（TFOD API）。它是一个广泛使用的深度学习库，由Google支持，有大量开发者参与，降低了库的脆弱性。

要安装和配置TFOD API，请参考这个页面的说明。如果无法访问该页面，请参考相关注册链接获取访问权限。

2.3 训练Faster R - CNN

2.3.1 项目目录结构

训练Faster R - CNN需要了解项目结构，TFOD API和自定义脚本有多个组成部分。以下是我们将使用的TFOD API Python脚本：
- train.py ：用于训练基于深度学习的目标检测器。
- eval.py ：与train.py同时运行，在训练时对测试集进行评估。
- export_inference_graph.py ：模型训练完成后，冻结权重并导出模型，以便导入到自己的应用程序中。

自定义脚本和训练/评估配置的目录结构如下：

| --- ssds_and_rcnn
|
|--- build_lisa_records.py
|
|--- config
|
|
|--- __init__.py
|
|
|--- lisa_config.py
|
|--- lisa/
|
|
|--- allAnnotations.csv
|
|
|--- categories.txt
...
|
|
|--- vid8/
|
|
|--- vid9/
|
|
|--- videoSources.txt
|
|--- predict.py
|
|--- predict_video.py

lisa_config.py ：用于存储配置信息，如图像路径、类别标签等。
build_lisa_records.py ：接受输入图像集，创建训练和测试分割，并创建可用于训练的TensorFlow兼容记录文件。
predict.py 和 predict_video.py ：分别用于将训练好的网络应用于输入图像或视频文件/流。
setup.sh ：包含一个命令，用于在通过命令行执行Python脚本时轻松更新PYTHONPATH以包含TFOD API导入。

以下是训练Faster R - CNN的主要步骤总结表格：
|步骤|说明|
|----|----|
|下载数据集|从指定链接下载LISA交通标志数据集并解压|
|安装TFOD API|按照指定页面的说明安装和配置|
|准备数据|使用build_lisa_records.py脚本将图像和注释转换为TFOD API所需的记录格式|
|训练模型|使用train.py脚本训练Faster R - CNN模型|
|评估模型|使用eval.py脚本在训练过程中评估模型性能|
|导出模型|使用export_inference_graph.py脚本导出训练好的模型|
|应用模型|使用predict.py和predict_video.py脚本将模型应用于图像和视频|

2.3.2 数据准备

TFOD API要求图像和注释采用特定的记录格式。 build_lisa_records.py 脚本的作用就是将图像数据集和相关注释转换为这种格式。具体操作步骤如下：
1. 确保已经下载并解压了LISA交通标志数据集，且项目目录结构正确设置。
2. 运行 build_lisa_records.py 脚本，该脚本会自动完成以下工作：
- 划分训练集和测试集。
- 创建TensorFlow兼容的记录文件，这些文件将用于后续的模型训练。

2.3.3 模型训练

在完成数据准备后，就可以开始训练Faster R - CNN模型了。具体步骤如下：
1. 打开终端，进入项目目录。
2. 运行 train.py 脚本，命令示例如下：

python train.py --logtostderr --train_dir=path/to/train_dir --pipeline_config_path=path/to/pipeline.config

其中， --train_dir 是训练过程中日志和检查点文件的保存路径， --pipeline_config_path 是配置文件的路径，配置文件中包含了模型的各种参数设置。

2.3.4 模型评估

在模型训练过程中，可以同时运行 eval.py 脚本来评估模型在测试集上的性能。具体步骤如下：
1. 打开一个新的终端，进入项目目录。
2. 运行 eval.py 脚本，命令示例如下：

python eval.py --logtostderr --checkpoint_dir=path/to/train_dir --eval_dir=path/to/eval_dir --pipeline_config_path=path/to/pipeline.config

其中， --checkpoint_dir 是训练过程中保存检查点文件的路径， --eval_dir 是评估结果的保存路径。

2.3.5 模型导出

当模型训练完成后，需要将其导出为可以在自己的应用程序中使用的格式。具体步骤如下：
1. 运行 export_inference_graph.py 脚本，命令示例如下：

python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path path/to/pipeline.config --trained_checkpoint_prefix path/to/model.ckpt-XXXX --output_directory path/to/output_directory

其中， --input_type 指定输入数据的类型， --trained_checkpoint_prefix 是训练好的检查点文件的前缀， --output_directory 是导出模型的保存路径。

2.3.6 模型应用

导出模型后，就可以使用 predict.py 和 predict_video.py 脚本将模型应用于输入图像或视频文件/流。具体步骤如下：
- 应用于图像 ：
1. 运行 predict.py 脚本，命令示例如下：

python predict.py --image_path path/to/image.jpg --model_path path/to/saved_model --label_map_path path/to/label_map.pbtxt

其中， --image_path 是输入图像的路径， --model_path 是导出的模型的路径， --label_map_path 是标签映射文件的路径。
- 应用于视频 ：
1. 运行 predict_video.py 脚本，命令示例如下：

python predict_video.py --video_path path/to/video.mp4 --model_path path/to/saved_model --label_map_path path/to/label_map.pbtxt

其中， --video_path 是输入视频的路径，其他参数含义与应用于图像时相同。

以下是训练和应用Faster R - CNN模型的详细流程mermaid流程图：

graph LR
    A[下载数据集] --> B[安装TFOD API]
    B --> C[准备数据]
    C --> D[训练模型]
    D --> E[评估模型]
    E --> F[导出模型]
    F --> G[应用于图像]
    F --> H[应用于视频]

3. 总结

Faster R - CNN是一种强大的端到端深度学习目标检测架构，它主要由基础网络、区域提议网络（RPN）、感兴趣区域（ROI）池化和基于区域的卷积神经网络（R - CNN）四个主要组件组成。通过RPN生成提议，ROI池化提取特征，R - CNN进行分类和边界框回归，最终实现目标检测。

在实际应用中，由于Faster R - CNN架构的复杂性，不建议手动实现整个架构。使用TensorFlow对象检测API（TFOD API）可以更方便地训练和应用Faster R - CNN模型。通过LISA交通标志数据集的示例，我们详细介绍了从数据集准备、TFOD API安装、模型训练、评估、导出到应用的完整流程。

希望通过本文的介绍，读者能够对Faster R - CNN有更深入的理解，并能够使用TFOD API在自己的数据集上训练和应用Faster R - CNN模型，实现目标检测任务。