Faster RCNN

最新推荐文章于 2022-03-02 17:43:15 发布

npupengsir

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分类专栏：深度学习算法 object detection

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012897374/article/details/79980805

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论文原文: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

Faster RCNN的最大贡献是去掉了Selective Search来进行Region Proposal的生成，转而使用RPN(Region Proposal Network)来生成区域候选框。

Faster RCNN的整个流程

这里写图片描述
其中，Region Proposal Network用来生成一系列的候选建议框。该层有两部分，第一部分是一个共享的卷积层，第二部分是用来打分的。分成两个支路，其中一路用来做二分类，表示该框是前景还是背景。另外一个之路用来进行bounding box的回归操作。

训练的时候，每次从RPN网络中的一个像素点对应到原图像中的一个框，如果该框的IoU>0.7,则标记为1，表示是物体。如果IoU<0.3,则标记为0,表示该区域是一个背景。如果介于0.3~0.7之间，则舍弃掉。如果是背景，则回归损失为0。如果是前景，则回归损失为 $smooth_{L_1}$ 损失。最后训练的时候，是直接将RPN的损失和Object detector的损失直接相加即可。

1. RPN

这里写图片描述
RPN的具体过程为：
1). 在最后一个Conv层得到的feature map后面，使用一个 $3\times 3$ 的卷积层，得到一个 $H\times W\times N$ 的特征向量。如果最后的feature map的维度是256维，则最后经过一层卷积之后得到的仍然是1个256维的feature map。每个feature map最后会得到 $H\times W$ 个 $256$ 维的特征。每个 $256$ 维的特征最后进行一个分叉，一个进入到分类器产生 $2k$ 个分数输出，文中 $K=9$ ，表示取 $3$ 个不同的大小， $3$ 个不同的长宽比。即每一个像素点最后会输出18个分类的分数和36个回归的分数。最后文中还限制了fg和bg的个数，保证总数不超过256个，前景不超过128个。当前景不足128个的时候，用背景补充。
2). 取标签的2种方式

IoU大于0.7为物体，IoU小于0.3为背景，0.3~0.7不管
如果一个ground truth没有被任何的anchor box取到，这时就在所有的anchor box当中，取与该ground truth的IoU最大的anchor box为前景。此操作是为了防止某些极端情况下有的ground truth一个都没有被取到的情况。

3). 以上面的过程不断进行训练之后，在测试阶段，先通过feature map不断地在原图上取bounding box。这样的话，就会得到 $H\times W\times 9$ 个bounding box。然后先利用RPN，对所有的bounding box得到他们是否是object的分数。从大到小排列后，运用非最大抑制(NMX),每张图片得到分数最大的300个框，然后将这些框送到分类器去进行分类。

2. Faster RCNN的训练和测试

Faster RCNN由两部分组成，一部分是Fast RCNN，另一部分是RPN。RPN的训练过程是没有用到非最大抑制的。但是在送到到Fast RCNN的那一部分进行训练的时候，并不是一个feature map取9个框的。而是将所有的框选出来之后，运用非最大抑制的方法，先挑选出300个框。然后将这300个框送入到Fast RCNN的那一部分进行训练。测试的时候，使用的也是一样的流程。即先通过RPN选出一些候选框，然后将这些候选框送到分类网络去进行具体分类。而且这中间，RPN和Fast RCNN是一起进行训练的。