R-CNN的进化之路

最新推荐文章于 2024-07-16 11:29:39 发布

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#R-CNN #目标检测 #object-detection #AI #MachineLearning

这篇博客总结了R-CNN家族的发展历程，从R-CNN到Fast R-CNN再到Faster R-CNN，探讨了如何逐步提升目标检测的速度和效率。R-CNN通过区域提议、特征提取和分类回归实现检测，Fast R-CNN通过共享计算和联合训练加速，Faster R-CNN引入RPN实现端到端训练。

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前言

　　R-CNN(Reigions with CNN features)是老牌的目标检测算法，趁此机会一块总结下各个版本，R-CNN 2014 $\rightarrow$ fast R-CNN 2015 $\rightarrow$ faster R-CNN 2016，看看处理速度由慢变快都做了什么样的改进。

R-CNN

　　R-CNN的主要思路是：先提取出候选检测区域，再用CNN提取各个候选区域的特征，最后用分类器判别类别，用回归拟合边界。基本结构和步骤如下：

下面详细介绍下几个关键的处理环节。

Region Proposal

　　生成目标检测的候选区域集合，方法见selective search(参考7)，先将图片切分成小块，每两块中间计算相似度（有4种不同定义），再决定合并与否，逐层向上合并（分层分组算法）。候选域的抽取方法在R-CNN方法中占据着重要的位置，对目标的位置识别严重依赖这里，这种依赖持续到Fast R-CNN（只要将候选域抽取独立出来的，都有这种依赖，即便对目标边缘也做训练预测）。

Fine Tuning and Feature Extraction

Fine Tuning： CNN结构，5个Conv+2个FC+softmax，输入[227x227] RGB。预训练的分类模型，为适应当前的目标检测任务，需要在目标检测数据集上做微调。替换最后的softmax层为新的softmax（N+1）层，输出节点数量为：当前检测任务的所有物品类型N，再+1（背景也占一个节点）。
问题一：怎么标记目标检测时的物品类别？
　　对每个候选域，计算IOU，其中IOU>=0.5的则认为label是目标检测的标记类别。否则，则认为label=0。
问题二： CNN模型的输入尺寸是固定的，而候选域的尺寸是大小不一的。
　　将候选区域尺寸warp成固定尺寸。使用这些处理过的图像做输入，微调模型。
Feature Extraction： 借助CNN，对候选区域抽提取高维特征feature-map【第5层的pooling输出】。注意，这里使用的候选域仍然是上面的wrap之后的图像。这样就搞到了图像的高维表示，接下来可以拿来做分类判断和边缘预测了。

Linear Classifier and Bounding-box Regression

1）上面处理得到的feature，每个类别都单独训练一个SVM分类器。
　　注意：这里的分类label，使用IOU>=0.3来做标记阈值。
2）分类预测好了，边缘怎么预测呢？做回归训练。
　　并不是直接预测边缘值，而是经过一次转折，预测候选域与真实边缘的比例 $t$ ，这个比例的计算也是精心设计的。中心坐标值是线性的比例，长宽值是log的比例。
　　将目标的真实边缘 $G=\{ G_x, G_y, G_w, G_h \}$ 与候选域的边缘 $P= \{ P_x, P_y, P_w, P_h \}$ 比例确定出来，作为要拟合的值 $t$ ，关系如下：