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目标检测之RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN_rcnn流程图

rcnn流程图

R-CNN

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation-CVPR2014
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训练过程

  • 准备region proposal。对于训练集中的所有图像,采用selective search方式来获取,最后每个图像得到2000个region proposal。
  • 准备正负样本。如果某个region proposal和当前图像上的所有ground truth中重叠面积最大的那个的IOU大于等于0.5,则该region proposal作为这个ground truth类别的正样本,否则作为负样本。因为VOC一共包含20个类别,所以这里region proposal的类别为20+1=21类,1表示背景。
  • 预训练。这一步主要是因为检测问题中带标签的样本数据量比较少,难以进行大规模训练。采用的是AlexNet来学习特征,包含5个卷积层和2个全连接层,利用ImageNet数据集进行预训练,其实就是利用大数据集训练一个分类器。
  • fine-tuning。将2中得到的样本进行尺寸变换,使得大小一致,这是由于2中得到的region proposal大小不一,所以需要将region proposal变形成227x227。本文中对所有不管什么样大小和横纵比的region proposal都直接拉伸到固定尺寸。然后作为3中预训练好的网络的输入,继续训练网络,继续训练其实就是迁移学习。迁移的时候要做修改,将最后一个全连接层的输出由1000改成21,其他结构不变。训练结束后保存f7的特征。
  • 针对每个类别训练一个SVM的二分类器。输入是f7的特征,f7的输出维度是2000x4096,输出的是是否属于该类别,训练结果是得到SVM的权重矩阵W,W的维度是4096x20。这里负样本的选定和前面的有所不同,将IOU的阈值从0.5改成0.3,即IOU<0.3的是负样本,正样本是Ground Truth。IOU的阈值选择和前面fine-tuning不一样,这里链接3的解释是:前面fine-tuning需要大量的样本,所以设置成0.5会比较宽松。而在SVM阶段是由于SVM适用于小样本,所以设置0.3会更严格一点。
  • 回归。用pool5的特征6x6x256维和bounding box的ground truth来训练回归,每种类型的回归器单独训练。输入是pool5的特征,以及每个样本对的坐标和长宽值。另外只对那些跟ground truth的IOU超过某个阈值且IOU最大的proposal回归,其余的region proposal不参与。具体参考链接3。详细说一下:对于某个region proposal:R,以及其对应的Ground truth:G,我们希望预测结果是:P,那么我们肯定希望P尽可能接近G。这里通过对pool5层的特征X做线性变换WX得到变换函数F(X),这些变换函数作用于R的坐标达到回归的作用(包括对x,y的平移以及对w,h的缩放)。因此损失函数可以表达为:R和G的差距减去P和G的差距要尽可能小。

测试过程

  • 输入一张图像,利用selective search得到2000个region proposal。
  • 对所有region proposal变换到固定尺寸并作为已训练好的CNN网络的输入,得到f7层的4096维特征,所以f7层的输出是2000x4096。
  • 对每个类别,采用已训练好的这个类别的svm分类器对提取到的特征打分,所以SVM的weight matrix是4096xN,N是类别数,这里一共有20个SVM,N=20注意不是21。得分矩阵是2000x20,表示每个region proposal属于某一类的得分。
  • 采用non-maximun suppression(NMS)对得分矩阵中的每一列中的region proposal进行剔除,就是去掉重复率比较高的几个region proposal,得到该列中得分最高的几个region proposal。NMS的意思是:举个例子,对于2000*20中的某一列得分,找到分数最高的一个region proposal,然后只要该列中其他region proposal和分数最高的IOU超过某一个阈值,则剔除该region proposal。这一轮剔除完后,再从剩下的region proposal找到分数最高的,然后计算别的region proposal和该分数最高的IOU是否超过阈值,超过的继续剔除,直到没有剩下region proposal。对每一列都这样操作,这样最终每一列(即每个类别)都可以得到一些region proposal。
  • 用N=20个回归器对第4步得到的20个类别的region proposal进行回归,要用到pool5层的特征。pool5特征的权重W是在训练阶段的结果,测试的时候直接用。最后得到每个类别的修正后的bounding box。

缺点

  • R-CNN流程较多,包括region proposal的选取,训练卷积神经网络(softmax classifier,log loss),训练SVM(hinge loss)和训练 regressor(squared loss)
  • 在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入,特征保存在磁盘上再读入的时间消耗还是比较大的,占用磁盘空间也大。这使得训练时间非常长(84小时)
  • 在训练卷积神经网络的过程中对每个region proposal都要计算卷积,这其中重复的太多不必要的计算,试想一张图像可以得到2000多个region proposal,大部分都有重叠,因此基于region proposal卷积的计算量太大,而这也正是之后Fast R-CNN主要解决的问题。

Fast RCNN

Fast RCNN-ICCV2015
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算法的主网络是VGG16

训练过程

输入是224x224,经过5个卷积层和2个降采样层(这两个降采样层分别跟在第一和第二个卷积层后面)后,进入ROIPooling层,该层是输入是conv5层的输出和region proposal,region proposal的个数差不多2000。然后再经过两个都是output是4096的全连接层。最后分别经过output个数是21和84的两个全连接层(这两个全连接层是并列的,不是前后关系),前者是分类的输出,代表每个region proposal属于每个类别(21类)的得分,后者是回归的输出,代表每个region proposal的四个坐标。最后是两个损失层,分类的是softmaxWithLoss,输入是label和分类层输出的得分;回归的是SmoothL1Loss,输入是回归层的输出和target坐标及weight。

测试过程

与训练基本相同,最后两个loss层要改成一个softma层,输入是分类的score,输出概率。最后对每个类别采用NMS(non-maximun suppression)。

算法详解

fast R-CNN的流程图如下,网络有两个输入:图像和对应的region proposal。其中region proposal由selective search方法得到,没有表示在流程图中。对每个类别都训练一个回归器,且只有非背景的region proposal才需要进行回归。
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ROI pooling:ROI Pooling的作用是对不同大小的region proposal,从最后卷积层输出的feature map提取大小固定的feature map,因为全连接层的输入需要尺寸大小一样,所以不能直接将不同大小的region proposal映射到feature map作为输出,需要做尺寸变换。VGG16网络使用H=W=7的参数,即将一个hxw的region proposal分割成HxW大小的网格,然后将这个region proposal映射到最后一个卷积层输出的feature map,最后计算每个网格里的最大值作为该网格的输出,所以不管ROI pooling之前的feature map大小是多少,ROI pooling后得到的feature map大小都是HxW。

Fast RCNN主要有3个改进

  • 1、卷积不再是对每个region proposal进行,而是直接对整张图像,这样减少了很多重复计算。原来RCNN是对每个region proposal分别做卷积,因为一张图像中有2000左右的region proposal,肯定相互之间的重叠率很高,因此产生重复计算。
  • 2、用ROI pooling进行特征的尺寸变换,因为全连接层的输入要求尺寸大小一样,因此不能直接把region proposal作为输入。
  • 3、将regressor放进网络一起训练,每个类别对应一个regressor,同时用softmax代替原来的SVM分类器。

在实际训练中,每个mini-batch包含2张图像和128个region proposal(或者叫ROI),也就是每张图像有64个ROI。然后从这些ROI中挑选约25%的ROI,这些ROI和ground truth的IOU值都大于0.5。另外只采用随机水平翻转的方式增加数据集。
测试的时候则每张图像大约2000个ROI。

损失函数的定义是将分类的loss和回归的loss整合在一起,其中分类采用log loss,即对真实分类(下图中的pu)的概率取负log,而回归的loss和R-CNN基本一样。分类层输出K+1维,表示K个类和1个背景类。
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总结

Fast RCNN将RCNN众多步骤整合在一起,不仅大大提高了检测速度,也提高了检测准确率。其中,对整张图像卷积而不是对每个region proposal卷积,ROI Pooling分类和回归都放在网络一起训练的multi-task loss是算法的三个核心。

Faster RCNN

参考我的博客
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