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【论文解读】深度学习目标检测 | R-CNN系列里程碑 | 一文弄懂Faster R-CNN_faster_rcnn_inception_resnet_v2 结构

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-02-19 09:54:22

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faster_rcnn_inception_resnet_v2 结构

前言

论文导读

R-CNN系列发展

R-CNN 将深度学习应用到目标检测之中、有了初步探索，精度有了较大提升，达到了SOTA 水平。
在这里插入图片描述

但是明显是存在着重大的缺陷：

还是通过Selective Search提取ROI，这个传统的图像处理方法精度确实还是堪忧；而且这个参数是不能随着反向传播而不断迭代更新的，只能通过初期的参数设置确定，也就是说不具有训练优化可能。
多过程训练img input -> SS -> ALexNet -> SVM+ Regressor，这几个过程只能分开训练、而且在positive/negtive sample也不一致、每个ROI都要进行feature map extract并且也没有数据共享；中间也需要保存卷基层数据，可谓是耗时耗力
检测时间非常慢，精度还有进步空间

于是, 在次年，ross大神提出了改进版本- Fast R-CNN
该paper 主要是问题2、 3解决；
在这里插入图片描述

整体过程变为img input -> VGG16 -> img ROI映射到feature map ROI ->ROI pooling -> FC layer -> classfication FC+ regressor FC
借鉴了SPPNet网络结构，只是提取一次feature map，将img roi 映射到feature map roi, 并且不在使用独立的SVM、regressor，而是使用统一的一个网络结构训练，可以进行数据共享和反向传播更新。
svd trucated for FC layer / min batch size/ muti -task 等也都提升了精度和训练时间

唯一的一个遗憾是，没有使用CNN 替代SS进行提取ROI。这才有了Faster R-CNN。
自此R-CNN系列才从传统图像处理，彻底的、完全地步入到了完全深度学习图像处理！

后起之秀的改进

在这里插入图片描述
看看这篇paper的作者，第一位是任少卿，第二位是何恺明，第三位才是ROSS大神，第四位就是孙剑了（这个显然是何和任曾经的指导老师了，不过孙老师也是真的强）。

前2个中国籍的cv学者，说是同龄同领域学术界的天花板也一点也不为过，只是一个最终选择了低调地学术，另一个步入了风云诡异的工业界。。。。
挂出大神们的简历来镇楼, 真的膜拜一下：

何恺明 - cv
任少卿 - cv

--------------------不好意思，跑题了-----------------------
在这里插入图片描述
此时的任少卿，还是在微软和中科大的联合培养Phd。

虽然任总监善于发现、并且解决问题这个能力是非常强的，但是这个论文写的还是赶脚有一点蹩脚，并不是那种酣畅淋漓、100%小白能读的非常爽、论点阐述的非常透彻、对比非常明显的赶脚，可能鄙人的paper功底道行还比较低微吧.

1 简介

1.1 摘要

在这里插入图片描述
这篇paper目的性很强， Fast R-CNN的bottleneck就是RPN(因为还用着SS，耗时又不能共享训练)。
所以最大的改进，就是提出了使用fully-connect 网络（RPN）代替SS, 从而提取 ROI和给出分类scores。
（显然后面的部分，大概率是使用Fast R-CNN的其他部分来实现了）

但是不得不说，这个paper的精度和检测时间相比Fast R-CNN有了较大提高，可能达到了当时的SOTA。

1.2 代码

这个版本的复现，显然要RCNN、Fast R-CNN多了很多，特此记录以备读者选择:

[Faster R-CNN, RPN] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks | [NIPS’ 15] |[pdf]
[official code(任少卿实现版本) - matlab]
[official code(ross大神实现版本) - caffe]
[unofficial code - tensorflow]
[unofficial code - pytorch]
[unofficial code - keras]

2 Faster R-CNN网络结构

2.1 整体网络结构简介

在这里插入图片描述

slides下载参见 reference 2

注意：
1. 这张图只是为了说明和Fast R-CNN的不同之处，因为后面和Fast R-CNN一样了就没写了，detector之后还有ROI Pooling -> FC -> 2 sibling FC(class + bounding box regressor)
2. 整体的过程是：
-> img input
-> ZF / VGG16提取feature map
-> RPN提取ROI : 通过3x3 conc + 2个不同的1x1 conv, 计算 class score (positive / negative) + bounding box regression,确定proposals并且编码到feature map形成 feature map ROI
-> ROI Pooling 形成length-fixed feature map ROI
-> FC layer
-> 2 sibling FC(class scores + bounding box regressor)
3. 可以看到，相比于Fast R-CNN检测时间缩短了10倍，检测mAP精度提升了3%左右，效果还是非常明显的。
4. Faster R-CNN = RPN 提取Proposals + Fast R-CNN主干部分

从论文或者相关作者slides找的图，如上图所示。但是以便于只读本文的读者明白整个过程，可以参见下图：
在这里插入图片描述
注：
使用2次reshape是因为caffe本身结构问题，需要调整hcw，并非提出的算法必须，使用别的框架可能就没有这个过程了.

或者更加生动一点的：
在这里插入图片描述

2.2 backbone提取feature map

2.2.1 实验对比

在这里插入图片描述
关于使用的用于提取feature map的backbone，限于当时相关网络架构的发展情况，当年的paper只是使用了ZF/VGG16作为对比。

相关性能参数如下所示：
在这里插入图片描述
结论1:
1、可以看出Fast R-CNN大部分时间都浪费在SS用于提取proposal了
2、卷积网络深度越深、用于提取特征和处理的时间越长（vgg > zf）

相关检测精度的对比，参见如下：

结论2:
使用RPN的方式并且共享数据、联合训练的话，相关的mAP结果相比于SS方法，还是提升了2% - 5%，效果还是不错。

tips:
当然后续也有人使用别的主干网络之类的，相关精度和准确度肯定是使用更深的网络结构（例如说resnet），相关准确度会更好；使用更轻量级的网络结构（例如说mobilenet v2），检测时间会更短、但是精度肯定也会略低。

2.2.2 说明

为了方便理解，conv layer使用VGG16相关结构予以说明：
在这里插入图片描述

Conv layers包含了conv，pooling，relu三种层。以python版本中的VGG16模型网络结构为例，如上图所示，Conv layers部分共有13个conv层，13个relu层，4个pooling层。这里有一个非常容易被忽略但是又无比重要的信息，在Conv layers中：

所有的conv层都是：kernel_size=3，pad=1，stride=1
所有的pooling层都是：kernel_size=2，pad=0，stride=2
1
2

为何重要？在Faster RCNN Conv layers中对所有的卷积都做了扩边处理（ pad=1，即填充一圈0），导致原图变为 (M+2)x(N+2)大小，再做3x3卷积后输出MxN 。正是这种设置，导致Conv layers中的conv层不改变输入和输出矩阵大小。
在这里插入图片描述

而通过pooling层，相关w, h都会变为1/2。经过4个pooling 层，w，h都会变成原来的1/16。
所以，整体过程的尺寸变化：
原来的图像的尺寸 M X N -> feature map 尺寸 ceil[M/16] X ceil[N/16]
eg: 800 x 600 -> 50 x 38

这也就是说，conv layer生成feature map上的一个特征点，对应的是原图像上的 16 x 16的感受野
在这里插入图片描述

2.3 RPN

2.3.1 流程和结构简介

使用backbone提取了feature map之后，后续就分为了2条：
1、送入region proposals network(RPN)网络，替代Fast R-CNN中的SS生成初步的bounding box的相对位移, classification scores
2、整张图片的feature map，送往下一环节，利用1中选出的positive sample的相对位移，生成feature map ROI，然后送往ROI Pooling

RPN整体结构如下所示：
在这里插入图片描述
相关的尺寸变化大致如下所示：

2.3.2 anchor

基本思路

1.这边文章的最大点就是提出了anchor来规划所有潜在的框。
2.在经过(vgg16) conv layer之后，所提取的feature map ，每一个点都映射的是原图像上的一个感受野，如果对于这个感受野通过固定面积、改变w/h的比例的方式，就可以初步提取出来原图上的bounding box；如果对于这个框，在进行二分类判断（前景、背景），判断到底是否包含目标，划归为positive/negative的分类，并且通过soft max计算相关概率。这样就可以初步实现分类、提出目标的坐标位置。这就是初步的proposals.
3.并且如果参照Fast R-CNN, 训练出来一种从proposals bounding box到 ground truth bounding box的映射函数，那通过训练之后，利用这种映射关系可以近似地得到新图像、经过校正较为准确的bounding box。

基本实现

paper中是以ZF为例说明的（如上图所示）。生成的conv feature map每一个点对应的感受野，通过改变w/h比例、固化面积，可以得到不同尺度大小的bounding box。具体如paper：

即，通过以下两个参数的不同组合，可以得到 k =3x3= 9个不同的anchor (bounding box)
```
  		面积的不同 -> area = {128x128, 256x256, 512x512}
  		bounding box长宽比的不同 -> ratio = {1:1, 1:2, 2:1}
1
2
```

因为要分开计算positive/negative的score，所以每一个feature map上的点，最终对应的class score -> 2k=18个
因为要知道中心点的x,y,以及相关bounding box的尺寸w,h, 所以每一个feature map上的点，最终对应的regression -> 4k=36 个。

tips:
1.计算一下一个800x600的图像共有多少个bounding box？
img_w / stride_all × img_h / stride_all × anchor_num
= ceil [800/16] × ceil[600/16] × 9
= 50 × 38 × 9
=17100
在这里插入图片描述
看到了吧，800x600的图片提取完了特征层，直接可以得到17100个bounding box，几乎可以涵盖了大部分的尺寸的目标（当然如果超边界会被忽略，但是这也已经是非常多的候选框了）。没有包含目标的话，后续还有校正。
2. bounding box具体是如何在投影到feature map ROI的？
我们以input img =800x600, VGG16为例说明。
上一步可知feature map = 50 x 38
（1）寻找原图像中心点：例如说第一个feature map上的点(0, 0 ), 他在原图上的感受野应该是16 x 16，在原图上也就是（0，0）（15,0）（0,15）（15,15）.所以他的中心点的位置就是(7.5, 7.5)；
feature map上第二个点(0, 1)在原图上的中心点就是(7.5， 7.5+16)…以此类推可以找到所有中心点的位置。
（2）寻找原图像的w, h: paper中用来确定k=9就是通过组合面积、长宽比的方式来计算的。例如：
area = 128x128 、ratio = 2:1
这就是二元次方程而已, 设置bounding box长宽为w,h

		w * h = 128^2
		w / h = 2:1 
1
2

最终可得 w =188 , h = 90
（3）映射到ROI ：这个参照SPP-Net, 比较容易办到
在这里插入图片描述

3. Anchor到底与网络输出如何对应？
在这里插入图片描述

4. paper上显示的统计的bounding box为什么和计算不太一样？
在这里插入图片描述
area = 128x128 、ratio = 2:1，理论上应该是w =188 , h = 90.为啥显示是188x111啊？注意，人家这是统计的learned average proposal size。也就是说，这个是学习过的（经过校正）的、统计的平均尺寸。这188:111比例也不是2:1啊！如何进行校正呢？
主要有2次：（1）在进行RPN网络训练时候，使用类似Fast RCNN的loss进行bounding box regression计算（2）在送入后续的环节（Fast RCNN剩余部分），最终进行bounding box regression. 这也是我们能够在前面的slides那也能够看到"one net , four losses"的原因。

2.3.3 RPN bounding box校正

2.3.3.1 positive vs negative

800 × 600的1张图片，可以得到大约1.7w个bounding box，在做训练的时候，是不是全部都送入训练呢？
肯定不是。
需要选择positive / negative，然后随机选择其中选择128 positive : 128 negative 的样本，送入进行训练。
如何确定positive / negative？
正样本：与ground truth IOU > 0.7 or class score max
负样本：与ground truth IOU < 0.3
那0.3<IOU<0.7怎么办呢？全部忽略掉

2.3.3.2 从proposal -> ground truth的映射

基本思路跟R-CNN中类似，如果有不清楚的，请细看链接

已知：
1. 已知feature map进行RPN的结果bbox (即最终得到的proposals结果： 2k class + 4k reg->有分类有坐标)。
2. 并且通过2.3.2 的内容，可以得到1.7w的anchor（相当于已知固定点的中心点坐标（xc, yc）,以及相关矩形框的 wc, hc）；
3. 已知ground truth 的label， bbox；
4. 现在可以通过IOU判定positive, negative。

但是开始的时候， proposal bbox这个显然是不准确的，那如何让这些框和真实框（ground truth bbox）非常接近呢？

基本思路：
是训练一个映射关系G_hat，让G_hat 近似于G。在这里插入图片描述
相关的映射关系如下所示：

说明:
x/y/w/h: 通过RPN得到的结果，即4k res的值，是运行RPN网络得到proposals
xa/ya/wa/ha: 是通过计算anchor得到的 50x38x9个的bbox坐标点，也是距离ground truth最近的那个，即anchor bbox
x_star/y_star/w_star/h_star : 就是真实目标框
t(x,y,w,h) : 从anchor bbox -> proposals的映射
t_star(x_star,y_star,w_star, h_star) : 从 anchor bbox -> ground truth bbox的映射

最终想要的结果是 proposal 接近于 ground truth，所以求取 t 和 t_star的最小值，或者让两种映射关系最接近，就是提升proposal的办法。
训练完成后，这样在每次计算出proposals(x,y,w,h) 之后，可以通过class score设置阈值筛选，从而近似等于(x_star,y_star,w_star, h_star).

2.3.3.3 mutil-task loss

在paper中，RPN网络是单独训练的，相关的loss函数如下所示：
在这里插入图片描述
说明:
1.为了保持cls,reg数量等级， λ = 10；
2. i表示在一个mini-batch中anchor的序号；pi表示anchor i成为目标而不是背景的概率；N表示mini-batch中总共的proposal的数目
3. Pi* 相当于label, 如果是positive，则 Pi*=1；反之，Pi*=0
4. Lcls = P* x Log(pi) + (1-P*) x Log(1-pi)
5. Lreg(ti; t∗ i ) = R(ti − t∗ i )， R（）表示smooth L1
在这里插入图片描述