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经典网络解读系列（三）：faster rcnn_faster rcnn改进

作者：Monodyee | 2024-03-16 15:14:55

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faster rcnn改进

大部分博客内容来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 讲的非常详细，强烈推荐

faster rcnn是fast rcnn的改进版本，主要贡献是改进了候选区域的选取方式，由原本的ss（select search）转换为RPN网络，这样所有的计算都在GPU上进行，和Fast R-CNN的卷积网络一起复用，大大缩短了计算时间。同时mAP又上了一个台阶。

fast rcnn可参考博客：http://blog.csdn.net/zlrai5895/article/details/80729048

网络结构：

1、首先是共享的CNN部分，用于提取image的feature maps。

2、Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。Region Proposal Networks首先生成大量的anchors，然后判断它们属于物体还是属于背景，并对位置进行微调（只有部分合适的anchors会参与微调）。

3、Roi Pooling。接收conv给出的feature maps和Region Proposal Networks给出的proposals相关信息，在feature map上截取proposals，并将其变成大小统一的尺寸。

4、Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别，同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。

与fast rcnn相比，区别在于Region Proposal Networks。我们先对其进行解释。

Region Proposal Networks

对于conv层提取出来的feature map ，每个点配k个anchor，一般k=9。所谓的anchor就是预备的proposals。由左上角坐标和右下角坐标决定。9个矩形共有3种形状，长宽比为大约为 $width:height = [1:1, 1:2, 2:1]$ 三种，如图6。实际上通过anchors就引入了检测中常用到的多尺度方法。

假设在feature map中每个点上有k个anchor（默认k=9），而每个anhcor要分foreground和background，所以每个点由256d feature转化为cls=2k scores；而每个anchor都有[x, y, w, h]对应4个偏移量，所以reg=4k coordinates。

补充一点，全部anchors拿去训练太多了，训练程序会在合适的anchors中随机选取128个postive anchors+128个negative anchors进行训练。

具体实现：

一副MxN大小的图像送入Faster RCNN网络后，经过共享卷积层的池化层后，到RPN网络变为(M/16)x(N/16)，不妨设 $W=M/16$ ， $H=N/16$ 。在进入reshape与softmax之前，先做了3*3卷积，得到W×H×256的feature

一个分支用于判断anchor是前景还是背景：

W×H×256的feature----做1*1卷积核卷积，得到W×H×18feature map

这也就刚好对应了feature maps每一个点都有9个anchors，同时每个anchors又有可能是foreground和background，所有这些信息都保存 $W\times H\times (9\cdot2)$ 大小的矩阵。每个点对应的anchor的特征向量是2*9。

另一个分支用于微调：

具体数学计算可参考上一篇rcnn的博客

W×H×256的feature----做1*1卷积核卷积，得到W×H×36feature map。可以看到其 $num\_output=36$ ，即经过该卷积输出图像为 $W\times H\times 36$ 。这里相当于feature maps每个点都有9个anchors，每个anchors又都有4个用于回归的 $[d_{x}(A),d_{y}(A),d_{w}(A),d_{h}(A)]$ 变换量。

proposal层：

RPN的最后一层是proposal层，两个分支在这里汇合。

Proposal Layer有3个输入：fg/bg anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的 $[d_{x}(A),d_{y}(A),d_{w}(A),d_{h}(A)]$ 变换量rpn_bbox_pred，以及im_info；另外还有参数feat_stride=16，这和图4是对应的。

首先解释im_info。对于一副任意大小PxQ图像，传入Faster RCNN前首先reshape到固定 $M\times N$ ，im_info=[M, N, scale_factor]则保存了此次缩放的所有信息。然后经过Conv Layers，经过4次pooling变为 $W\times H=(M/16)\times(N/16)$ 大小，其中feature_stride=16则保存了该信息，用于计算anchor偏移量。

proposal具体操作：

1、生成anchors，利用 $[d_{x}(A),d_{y}(A),d_{w}(A),d_{h}(A)]$ 对所有的anchors做bbox regression回归（这里的anchors生成和训练时完全一致）
2、按照输入的foreground softmax scores由大到小排序anchors，提取前pre_nms_topN(e.g. 6000)个anchors，即提取修正位置后的foreground anchors。
3、限定超出图像边界的foreground anchors为图像边界（防止后续roi pooling时proposal超出图像边界）
4、剔除非常小（width<threshold or height<threshold）的foreground anchors
5、进行nonmaximum suppression
6、再次按照nms后的foreground softmax scores由大到小排序fg anchors，提取前post_nms_topN(e.g. 300)结果作为proposal输出。

之后输出 $proposal=[x1, y1, x2, y2]$ ，注意，由于在第三步中将anchors映射回原图判断是否超出边界，所以这里输出的proposal是对应 $M\times N$ 输入图像尺度的，这点在后续网络中有用。

ROI层：

先来看一个问题：对于传统的CNN（如AlexNet，VGG），当网络训练好后输入的图像尺寸必须是固定值，同时网络输出也是固定大小的vector or matrix。如果输入图像大小不定，这个问题就变得比较麻烦。有2种解决办法：

从图像中crop一部分传入网络
将图像warp成需要的大小后传入网络

图13 crop与warp破坏图像原有结构信息

两种办法的示意图如图13，可以看到无论采取那种办法都不好，要么crop后破坏了图像的完整结构，要么warp破坏了图像原始形状信息。
回忆RPN网络生成的proposals的方法：对foreground anchors进行bounding box regression，那么这样获得的proposals也是大小形状各不相同，即也存在上述问题。所以Faster R-CNN中提出了RoI Pooling解决这个问题。不过RoI Pooling确实是从Spatial Pyramid Pooling发展而来，但是限于篇幅这里略去不讲，有兴趣的读者可以自行查阅相关论文。

ROI层的原理参考上一篇fast rcnn 博客，这里只讲具体操作。

在之前有明确提到： $proposal=[x1, y1, x2, y2]$ 是对应MxN尺度的，所以首先使用spatial_scale参数将其映射回 $(M/16)\times(N/16)$ 大小的feature maps尺度；之后将每个proposal水平和竖直分为pooled_w和pooled_h份，对每一份都进行max pooling处理。这样处理后，即使大小不同的proposal，输出结果都是 $7\times7$ 大小，实现了fixed-length output（固定长度输出）。

后续fast rcnn部分：

从PoI Pooling获取到7x7=49大小的proposal feature maps后，送入后续网络，可以看到做了如下2件事：

通过全连接和softmax对proposals进行分类，这实际上已经是识别的范畴了
再次对proposals进行bounding box regression，获取更高精度的rect box

训练

在已经训练好的model上，训练RPN网络，对应stage1_rpn_train.pt
利用步骤1中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
第一次训练Fast RCNN网络，对应stage1_fast_rcnn_train.pt
第二训练RPN网络，对应stage2_rpn_train.pt
再次利用步骤4中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
第二次训练Fast RCNN网络，对应stage2_fast_rcnn_train.pt

可以看到训练过程类似于一种“迭代”的过程，不过只循环了2次。至于只循环了2次的原因是应为作者提到："A similar alternating training can be run for more iterations, but we have observed negligible improvements"，即循环更多次没有提升了。

训练RPN网络：

在该步骤中，首先读取RBG提供的预训练好的model（本文使用VGG），开始迭代训练。来看看stage1_rpn_train.pt网络结构，如图18。

图18 stage1_rpn_train.pt（考虑图片大小，Conv Layers中所有的层都画在一起了，如红圈所示，后续图都如此处理）

与检测网络类似的是，依然使用Conv Layers提取feature maps。整个网络使用的Loss如下：

上述公式中， $i$ 表示anchors index， $p_{i}$ 表示foreground softmax probability， $p_{i}^{*}$ 代表对应的GT predict概率（即当第i个anchor与GT间 $IoU>0.7$ ，认为是该anchor是foreground， $p_{i}^{*}=1$ ；反之 $IoU<0.3$ 时，认为是该anchor是background， $p_{i}^{*}=0$ ；至于那些 $0.3<IoU<0.7$ 的anchor则不参与训练）； $t$ 代表predict bounding box， $t^{*}$ 代表对应foreground anchor对应的GT box。可以看到，整个Loss分为2部分：

cls loss，即rpn_cls_loss层计算的softmax loss，用于分类anchors为forground与background的网络训练
reg loss，即rpn_loss_bbox层计算的soomth L1 loss，用于bounding box regression网络训练。注意在该loss中乘了 $p_{i}^{*}$ ，相当于只关心foreground anchors的回归（其实在回归中也完全没必要去关心background）。

由于在实际过程中， $N_{cls}$ 和 $N_{reg}$ 差距过大，用参数λ平衡二者（如 $N_{cls}=256$ ， $N_{reg}=2400$ 时设置 $λ=10$ ），使总的网络Loss计算过程中能够均匀考虑2种Loss。这里比较重要是Lreg使用的soomth L1 loss，计算公式如下：

通过训练好的RPN网络收集proposals

在该步骤中，利用之前的RPN网络，获取proposal rois，同时获取foreground softmax probability，如图19，然后将获取的信息保存在python pickle文件中。该网络本质上和检测中的RPN网络一样，没有什么区别。

图19 rpn_test.pt

训练Faster RCNN网络

读取之前保存的pickle文件，获取proposals与foreground probability。从data层输入网络。然后：

将提取的proposals作为rois传入网络，如图19蓝框
计算bbox_inside_weights+bbox_outside_weights，作用与RPN一样，传入soomth_L1_loss layer，如图20绿框

这样就可以训练最后的识别softmax与最终的bounding box regression了，如图19。

图20 stage1_fast_rcnn_train.pt

之后的stage2训练都是大同小异，不再赘述了。Faster R-CNN还有一种end-to-end的训练方式，可以一次完成train，有兴趣请自己看作者GitHub吧。

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