41、目标检测算法：Fast R - CNN及其他范式详解-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rust6ferris/article/details/151236163

目标检测算法：Fast R - CNN及其他范式详解

1. 前言

在目标检测领域，Fast R - CNN是一种具有重要影响力的算法。它在区域提议网络（RPN）的基础上，进一步对感兴趣区域（RoI）进行处理，以实现目标的分类和定位。本文将详细介绍Fast R - CNN的原理、架构、训练和推理过程，同时也会简要介绍其他一些目标检测范式。

2. Fast R - CNN基础设置

在开始详细介绍Fast R - CNN之前，先了解一些基础的设置参数：

n_train_post_nms = 2000
n_val_post_nms = 300
nms_threshold = 0.7
post_nms_indices = torchvision.ops.nms(
    # Call NMS implemented by torchvision
    rois, objectness_scores, nms_threshold)
post_nms_rois = rois[post_nms_indices[:n_train_post_nms]]

这里定义了训练和验证时经过非极大值抑制（NMS）后的RoI数量，以及NMS的阈值。通过NMS可以去除重叠度较高的RoI，减少冗余信息。

3. ROI池化（ROI Pooling）

3.1 特征提取思路

在处理RoI时，传统的R - CNN方法是逐个提取RoI，将其变形为固定大小，然后通过深度卷积神经网络（CNN）提取特征。这种方法效率低下，因为每个RoI都需要单独进行前向传播。而Fast R - CNN提出了一种更高效的方法，基于卷积特征图进行特征提取。

卷积骨干网络会对整个图像进行处理，通过多个卷积层和最大池化层生成卷积特征图。输入图像中16x16的像素区域会在特征图中被缩减为一个点，特征图上每个网格点的嵌入表示输入图像中一个区域的特征。

例如，若RoI为(0, 0, 256, 256)，在输入图像中的该区域对应卷积特征图中的(0, 0, 256/16, 256/16)即(0, 0, 16, 16)区域。我们可以直接从卷积特征图中提取该区域的所有嵌入作为RoI的特征，这样所有RoI的特征提取可以在一次前向传播中完成，避免了多次前向传播的开销。

3.2 固定特征图大小问题

然而，不同大小的RoI会导致不同大小的特征嵌入。例如，RoI为(0, 0, 256, 256)时，其特征嵌入为(16, 16, 512)；RoI为(0, 0, 128, 128)时，特征嵌入为(8, 8, 512)。而神经网络通常需要相同大小的输入，为了解决这个问题，引入了RoI池化。

3.3 RoI池化原理

我们固定输入到神经网络的RoI特征图大小为HxW。对于卷积特征图中对应RoI的区域(r, c, h, w)，将h和w分别划分为大小为h/H和w/W的等大小块，然后对这些块进行最大池化操作，得到HxW的特征图。

例如，固定H = W = 4，当RoI为(0, 0, 256, 256)时，其特征嵌入为(16, 16, 512)，将16x16的区域划分为4个(16/4, 16/4)的区域，对每个区域进行最大池化，得到固定大小(4, 4, 512)的特征。当RoI为(0, 0, 128, 128)时，h = w = 8，将8x8的区域划分为4个(8/4, 8/4)的区域，同样进行最大池化得到固定大小的特征。

在实际情况中，h/H和w/W可能是浮点数，此时可以采用量化（如取最近的整数）的方法，也有改进的RoIAlign方法使用双线性插值。RoI池化的输出大小只取决于划分的块数H和W，而与输入特征图和RoI的大小无关。Fast R - CNN和Faster R - CNN通常使用7x7作为固定特征图大小。

下面是RoI池化的流程：

graph TD;
    A[输入卷积特征图和RoI] --> B[确定固定特征图大小H和W];
    B --> C[将RoI对应区域划分为等大小块];
    C --> D[对每个块进行最大池化];
    D --> E[得到固定大小的特征图];

4. Fast R - CNN架构

给定卷积特征图和一组RoI，RoI池化层从特征图中提取固定长度的特征向量。每个特征向量会被输入到一系列全连接（FC）层中，最终分支为两个输出层：
- 分类器 ：对K个目标类别加上一个“背景”类别产生softmax概率估计。
- 回归器 ：为K个目标类别中的每个类别输出四个实数值，用于表示边界框的坐标。

4.1 生成真实标签和回归目标

对于每张图像，我们有RPN生成的RoI列表和真实边界框列表。通过计算RoI与真实边界框之间的交并比（IoU）来生成真实标签和回归目标，具体算法如下：
1. 计算所有RoI与真实边界框之间的IoU。
2. 对于每个RoI，确定IoU最高的真实边界框。
3. 如果最高IoU大于阈值（0.5），则将对应的真实标签分配给该RoI。
4. 如果IoU在[0.1, 0.5]之间，则将该RoI标记为背景。使用0.1作为下限可以选择一些与真实边界框有小交集的RoI作为背景，这是一种难负样本挖掘的方法。

4.2 PyTorch代码实现

以下是Fast R - CNN RoI头部的PyTorch代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.ops

class Fast_RCNN_ROI_Head(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, H, W, subsample=16, embedding_size=512):
        super(Fast_RCNN_ROI_Head, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.H = H
        self.W = W
        self.embedding_size = embedding_size
        self.subsample = 16
        self.roi_head_classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(H*W*embedding_size, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(True),
        )
        self.cls = torch.nn.Linear(4096, num_classes+1)  # num_classes + background
        self.reg = torch.nn.Linear(4096, (num_classes+1)*4)

    def forward(self, x, rois):
        # x : (1, c, h, w) tensor representing the conv feature map.
        # rois: (n, 4) tensor representing bounding boxes of RoIs
        assert x.shape[0] == 1  # This code only supports batch size of 1
        roi_pooled_features = torchvision.ops.roi_pool(
            x, [rois], output_size=(self.H, self.W), spatial_scale=1/self.subsample)
        roi_pooled_features = roi_pooled_features.view(
            -1, self.H*self.W*self.embedding_size)
        fc_out = self.roi_head_classifier(roi_pooled_features)
        roi_cls_scores = self.cls(fc_out)
        roi_loc = self.reg(fc_out)
        return roi_cls_scores, roi_loc
    # roi_cls_scores: (n, num_classes+1) tensor representing classification scores for each RoI.
    # roi_loc: (n, (num_classes + 1) * 4) tensor representing the regression scores for each RoI

5. 训练Fast R - CNN

5.1 RoI采样

RPN每张图像会生成2000个RoI，由于计算资源的限制，我们不能使用所有的RoI，而是采样其中的一个子集。训练小批量采用分层采样的方式，先采样K张图像，然后从每张图像中采样R/K个RoI。在Fast R - CNN中，R设置为128。

为了避免数据不平衡问题，对于单张图像，我们采样128个RoI，使得背景与目标的比例为0.75:0.25。如果包含目标的RoI少于32个，则用更多的背景RoI填充小批量。

5.2 分配回归目标

对于所有包含目标的RoI，我们生成回归目标，即真实边界框相对于RoI的偏移量。对于所有背景RoI，回归目标不适用。

5.3 损失函数

Fast R - CNN的损失函数包含两个部分：
- 分类损失 ：使用标准的交叉熵损失，用于衡量预测标签与真实标签之间的差异。
- 回归损失 ：只适用于目标RoI，使用平滑L1损失。

单个RoI的总损失定义如下：
[
L_{cls} = CrossEntropy(p, u) \
L_{reg} = L_{1;smooth}(t_u, v) \
L_{RCNN} = L_{cls} + \lambda [u > 0]L_{reg}
]
其中，p是RoI的预测标签，u是真实标签，$t_u = (t_x, t_y, t_w, t_h)$是类别u的回归预测，$v = (v_x, v_y, v_w, v_h)$是回归目标。

整体损失可以定义为：
[
L_{cls} = \frac{\sum_{i} CrossEntropy(p_i, p^{ } {i})}{N {roi}} \
L_{reg} = \frac{\sum_{{ \forall i | p^{ } {i} \neq 0 }} L {1;smooth}(t_i, t^{ } {i})}{N {pos}} \
L_{RCNN} = L_{cls} + \lambda L_{reg}
]
其中，$p_i$是RoI i的预测概率，$p^{ } {i}$是真实标签，$t_i$是对应类别$p^{ }_{i}$的回归预测，$t^{ } {i}$是回归目标，$N_{pos}$是目标RoI的数量。

以下是Fast R - CNN损失函数的PyTorch代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

def rcnn_loss(
    roi_cls_scores,  # (128, num_classes) tensor - RCNN classifier scores for each RoI
    roi_loc,  # (128, num_classes*4) tensor - RCNN regressor predictions for each class, RoI
    roi_labels,  # (128,) tensor - true class for each RoI
    rcnn_loc_targets,  # (128, 4) tensor - RoI regressor targets for each RoI
    lambda_ = 1):
    classification_criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    reg_criterion = nn.SmoothL1Loss(reduction='sum')
    cls_loss = classification_criterion(roi_cls_scores, roi_labels)
    pos_roi_idxes = torch.where(roi_labels>0)[0]  # Find the positive RoIs
    pred_all_offsets = roi_loc[pos_roi_idxes]
    num_pos_rois = len(pos_roi_idxes)
    pred_all_offsets = pred_all_offsets.view(
        # (n, num_classes*4) to (n, num_classes, 4)
        num_pos_rois, -1, 4)
    pred_cls_offsets = pred_all_offsets[
        torch.arange(num_pos_rois) , roi_labels[pos_roi_idxes]]
    gt_offsets = rcnn_loc_targets[pos_roi_idxes]
    reg_loss = reg_criterion(pred_cls_offsets, gt_offsets) / num_pos_rois
    return {
        'rcnn_cls_loss': cls_loss,
        'rcnn_reg_loss': reg_loss,
        'rcnn_total_loss': cls_loss + lambda_* reg_loss
    }

6. Fast R - CNN推理

6.1 推理过程

训练好Fast R - CNN模型后，我们可以使用它来生成输出类别和边界框。模型会为每个RoI输出分类分数和回归偏移量。我们可以忽略背景RoI，对于其他RoI，选择概率最高的类别作为输出标签，并选择对应的偏移量。

然后进行以下后处理步骤：
1. 使用RoI将偏移量转换回(xtl, ytl, xbr, ybr)格式。
2. 将输出边界框裁剪到图像边界内。
3. 处理可能存在的多个对应同一目标的边界框，使用非极大值抑制（NMS），但这里的NMS只应用于同一类别的边界框。

6.2 推理代码实现

以下是Fast R - CNN推理的PyTorch代码实现：

import torch
import torch.nn.functional as F
import torchvision.ops

def fast_rcnn_inference(
    frcnn_roi_head,  # Trained instance of Fast_RCNN_ROI_Head
    rois,  # RoIs to inference
    conv_feature_map,  # (n, c, h, w) convolutional feature map
    nms_threshold=0.7):
    frcnn_roi_head.eval()  # Set eval mode
    roi_cls_scores, roi_loc = frcnn_roi_head(conv_feature_map, rois)
    output_labels = torch.argmax(
        # Predicted class is the class with the highest score
        roi_cls_scores, dim=1)
    output_probs = F.softmax(
        roi_cls_scores, dim=1)[torch.arange(
            # The predicted probabilities is obtained via softmax. And the highest probability is chosen as the probability score for this prediction
            rois.shape[0]), output_labels]
    output_offsets = roi_loc.view(
        # Convert locs from (n, num_classes*4) to (n, num_classes, 4)
        rois.shape[0], -1, 4)
    output_offsets = output_offsets[
        # Select offsets corresponding to the predicted label
        torch.arange(rois.shape[0]), output_labels]
    assert output_offsets.shape == torch.Size(
        # Assert we have outputs for each RoI
        [rois.shape[0], 4])
    output_bboxes = generate_bboxes_from_offset(
        # Convert offsets to (xtl, ytl, xbr, ybr)
        output_offsets, rois)
    rois = output_bboxes.clamp(min=0, max=width)  # Clip bounding boxes to within images
    post_nms_labels, post_nms_probs, post_nms_boxes = [], [], []
    for cls in range(1, frcnn_roi_head.num_classes+1):
        # 0 is background, thus ignored
        cls_idxes = torch.where(output_labels == cls)[0]
        # Perform NMS for each class
        cls_labels = output_labels[cls_idxes]
        cls_bboxes = output_bboxes[cls_idxes]
        cls_probs = output_probs[cls_idxes]
        keep_indices = torchvision.ops.nms(
            cls_bboxes, cls_probs, nms_threshold)
        post_nms_labels.append(cls_labels[keep_indices])
        post_nms_probs.append(cls_probs[keep_indices])
        post_nms_boxes.append(cls_bboxes[keep_indices])
    return {
        'labels': torch.cat(post_nms_labels),
        'probs': torch.cat(post_nms_probs),
        'bboxes': torch.cat(post_nms_boxes)
    }

7. 训练Faster R - CNN

Faster R - CNN由两个子网络组成：区域提议网络（RPN）和Fast R - CNN。为了训练Faster R - CNN，需要解决如何共享卷积层的问题，避免训练两个独立网络带来的高成本和卷积层修改不一致的问题。

原FRCNN论文提出了两种训练方法：
- 交替优化（AltOpt） ：先训练RPN，使用生成的提议训练Fast R - CNN，然后用Fast R - CNN调整后的网络初始化RPN，重复这个过程。
- 近似联合训练 ：在训练时将RPN和Fast R - CNN网络合并为一个网络。在每个随机梯度下降（SGD）迭代中，前向传播生成区域提议，将其视为固定的预计算提议来训练Fast R - CNN检测器。合并RPN和Fast R - CNN的损失并进行反向传播。这种方法训练速度更快，但优化是近似的，因为将RPN生成的提议视为固定的。

两种方法的准确率相近，由于近似联合训练速度更快，因此更受青睐。

以下是两种训练方法的对比：
| 训练方法 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 交替优化 | 理论上更精确 | 训练时间长，需要多次交替训练 |
| 近似联合训练 | 训练速度快 | 优化是近似的 |

8. 其他目标检测范式

8.1 You Only Look Once（YOLO）

YOLO是一种单阶段目标检测器，与Fast R - CNN的两阶段检测不同，它通过一个卷积网络直接从完整图像中同时预测多个边界框和类别概率。

YOLO的特点包括：
- 速度快，比Fast R - CNN快约10倍，可以用于实时目标检测。
- 在训练和测试时直接查看完整图像，而不是像Fast R - CNN那样只关注区域提议。
- 速度快的同时牺牲了一定的准确性，不如Fast R - CNN准确。

后续还有YOLO v2、YOLO v3等改进版本，以提高准确性。

8.2 Single Shot Multibox Detector（SSD）

SSD试图在速度和准确性之间取得良好的平衡。它是一种单阶段网络，完全消除了提议生成（RPN）和后续的特征重采样阶段。它借鉴了Fast R - CNN中的锚点思想，在特征图上应用卷积网络，相对于一组固定的边界框进行预测。

SSD使用小卷积滤波器对特征图进行操作，预测固定默认边界框的类别分数和框偏移量。为了实现高检测准确性，使用不同尺度的特征图在不同尺度上进行预测。SSD比YOLO更准确，但仍然不如Fast R - CNN（特别是对于小目标）。

8.3 Feature Pyramid Networks（FPN）

卷积网络生成的特征图具有金字塔性质，随着网络深度的增加，特征图的空间分辨率降低，但语义信息更丰富。高分辨率的特征图包含低级特征，低分辨率的特征图包含更多的语义特征。FPN利用了这种金字塔结构，在不同尺度的特征图上进行目标检测，以提高检测性能。

9. 总结

本文详细介绍了Fast R - CNN的原理、架构、训练和推理过程，包括RoI池化、损失函数、后处理等关键步骤。同时，也简要介绍了其他一些目标检测范式，如YOLO、SSD和FPN。每种范式都有其特点和适用场景，在实际应用中需要根据具体需求选择合适的算法。随着目标检测技术的不断发展，未来可能会有更多高效准确的算法出现。

10. 不同目标检测范式对比

为了更清晰地了解不同目标检测范式的特点，下面从多个方面对Fast R - CNN、YOLO、SSD和FPN进行对比：
| 检测范式 | 阶段数 | 速度 | 准确性 | 适用场景 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Fast R - CNN | 两阶段 | 较慢 | 高，尤其对小目标 | 对准确性要求高，对速度要求不苛刻的场景 | 先由RPN生成区域提议，再用Fast R - CNN进行分类和定位，有RoI池化等操作 |
| YOLO | 单阶段 | 快（比Fast R - CNN快约10倍） | 相对较低 | 实时目标检测场景 | 直接从完整图像同时预测边界框和类别概率，架构简单 |
| SSD | 单阶段 | 较快 | 介于YOLO和Fast R - CNN之间，对小目标不如Fast R - CNN | 需要平衡速度和准确性的场景 | 消除提议生成和特征重采样阶段，借鉴锚点思想，用不同尺度特征图预测 |
| FPN | - | - | 高 | 利用特征图金字塔信息，场景较广泛 | 利用卷积网络特征图的金字塔性质，在不同尺度特征图上检测目标 |

10.1 速度对比

从速度上看，YOLO最快，能够满足实时目标检测的需求，如视频监控中的目标实时检测。SSD次之，也能在一定程度上满足对速度有要求的场景。而Fast R - CNN由于是两阶段检测，速度相对较慢，不太适合实时性要求高的场景。

10.2 准确性对比

在准确性方面，Fast R - CNN表现最好，特别是对于小目标的检测。SSD的准确性也较高，能够在速度和准确性之间取得较好的平衡。YOLO虽然速度快，但准确性相对较低，可能会出现一些漏检或误检的情况。

10.3 适用场景对比

不同的检测范式适用于不同的场景。如果对准确性要求极高，如医学图像中的病变检测，Fast R - CNN是较好的选择。如果需要实时检测，如自动驾驶中的目标检测，YOLO更合适。而SSD则适用于那些既需要一定速度又对准确性有一定要求的场景，如智能安防中的目标检测。

11. 目标检测算法的发展趋势

随着深度学习技术的不断发展，目标检测算法也在不断演进。未来的目标检测算法可能会朝着以下几个方向发展：

11.1 更高的准确性

不断提高检测的准确性仍然是目标检测算法的重要发展方向。这可能通过改进网络架构、优化损失函数、利用更多的上下文信息等方式来实现。例如，进一步挖掘特征图中的信息，提高对小目标和遮挡目标的检测能力。

11.2 更快的速度

在保证准确性的前提下，提高检测速度也是关键。可以通过采用更轻量级的网络架构、优化计算流程、利用硬件加速等方法来实现。例如，设计专门为移动设备优化的目标检测算法，使其能够在资源有限的设备上实时运行。

11.3 更强的泛化能力

目标检测算法需要在不同的数据集和场景下都能有良好的表现，因此提高泛化能力是必要的。这可以通过数据增强、迁移学习等方法来实现，使算法能够适应不同的光照条件、目标姿态和背景环境。

11.4 多模态融合

结合多种模态的数据，如图像、视频、雷达等，可以提供更丰富的信息，从而提高目标检测的准确性和可靠性。例如，在自动驾驶中，融合摄像头和雷达的数据可以更准确地检测目标的位置和速度。

11.5 可解释性增强

随着目标检测算法在一些关键领域的应用，如医疗和自动驾驶，算法的可解释性变得越来越重要。未来的算法可能会更加注重解释其决策过程，让用户能够理解为什么检测到某个目标以及如何确定其位置和类别。

12. 实际应用案例

12.1 智能安防

在智能安防领域，目标检测算法可以用于监控视频中的目标检测和跟踪。例如，使用YOLO或SSD算法可以实时检测视频中的人员、车辆等目标，并对异常行为进行预警。通过在监控摄像头中部署目标检测算法，能够及时发现潜在的安全威胁，提高安防效率。

12.2 自动驾驶

自动驾驶是目标检测算法的一个重要应用场景。Fast R - CNN、YOLO、SSD等算法都可以用于检测道路上的车辆、行人、交通标志等目标。在自动驾驶系统中，准确的目标检测是实现安全驾驶的基础。例如，通过检测前方车辆的位置和速度，自动驾驶车辆可以做出合理的决策，如加速、减速或避让。

12.3 医学图像分析

在医学图像分析中，目标检测算法可以用于检测医学图像中的病变区域，如X光、CT、MRI等图像中的肿瘤、结节等。Fast R - CNN等准确性较高的算法在这个领域有广泛的应用。通过准确检测病变区域，医生可以更及时地做出诊断和治疗决策，提高治疗效果。

12.4 工业检测

在工业生产中，目标检测算法可以用于产品质量检测、缺陷检测等。例如，在电子芯片生产过程中，使用目标检测算法可以检测芯片表面的缺陷，确保产品质量。不同的目标检测范式可以根据具体的工业场景和需求进行选择，如对速度要求高的生产线可以选择YOLO，对准确性要求高的关键检测环节可以选择Fast R - CNN。

13. 总结与展望

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，Fast R - CNN作为经典的两阶段目标检测算法，在准确性方面表现出色，其RoI池化、损失函数设计等思想对后续算法的发展产生了重要影响。同时，YOLO、SSD等单阶段目标检测算法在速度上有优势，满足了不同场景的需求。FPN则利用特征图的金字塔性质提高了检测性能。

不同的目标检测范式各有优缺点，在实际应用中需要根据具体的需求和场景选择合适的算法。未来，目标检测算法将朝着更高准确性、更快速度、更强泛化能力、多模态融合和可解释性增强等方向发展，以适应不断增长的应用需求。随着技术的不断进步，目标检测算法将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和安全保障。

graph LR;
    A[目标检测算法发展] --> B[更高准确性];
    A --> C[更快速度];
    A --> D[更强泛化能力];
    A --> E[多模态融合];
    A --> F[可解释性增强];
    B --> G[改进网络架构];
    B --> H[优化损失函数];
    B --> I[利用上下文信息];
    C --> J[轻量级网络架构];
    C --> K[优化计算流程];
    C --> L[硬件加速];
    D --> M[数据增强];
    D --> N[迁移学习];

以上就是关于目标检测算法的详细介绍，希望能帮助读者更好地理解不同的目标检测范式及其应用。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的算法，并不断探索和改进，以实现更好的检测效果。