两阶经典检测器: Faster R-CNN (Regions with CNN Features)_faster region with cnn features中文名称

RCNN 系列发展历程

开山之作: RCNN

• RCNN 将 CNN 应用于特征提取，一举将 PASCAL VOC 数据集的检测率从 35.1% 提升到了 53.7%。RCNN 仍然延续传统物体检测的思想，将物体检测当做分类问题处理，即先提取一系列的候选区域 (RoI)，然后对候选区域进行分类：
  • (1) 候选区域生成。采用 Region Proposal 提取候选区域，例如 Selective Search 算法，先将图像分割成小区域，然后合并包含同一物体可能性高的区域，并输出，在这一步需要提取约 2000 个候选区域。在提取完后，还需要将每一个区域进行归一化处理，得到固定大小的图像
  • (2) CNN 特征提取。将上述固定大小的图像，利用 CNN 网络得到固定维度的特征输出
  • (3) SVM 分类器。使用线性二分类器对输出的特征进行分类，得到是否属于此类的结果，并采用难样本挖掘来平衡正负样本的不平衡
  • (4) 位置精修。通过一个回归器，对特征进行边界回归以得到更为精确的目标区域

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缺点

• (1) RCNN 需要多步训练，步骤烦琐且训练速度较慢
• (2) 由于涉及分类中的全连接网络，因此输入尺寸是固定的，造成了精度的降低
• (3) 候选区域需要提前提取并保存，占用空间较大

端到端: Fast RCNN

• Fast RCNN 基于 VGG16 网络，可以实现端到端训练，在训练速度上比 RCNN 快了近 9 倍，在测试速度上快了 213 倍，并在 VOC 2012 数据集上达到了 68.4% 的检测率。相比起 RCNN，Fast RCNN 主要有 3 点改进：
  • (1) 共享卷积：将整幅图送到卷积网络中进行特征提取，然后在特征图上进行区域生成。虽然区域生成仍采用 Selective Search 方法，但共享卷积的优点使得计算量大大减少
  • (2) RoI Pooling：利用特征池化 (RoI Pooling) 的方法进行特征尺度变换，这种方法可以有任意大小图片的输入，使得训练过程更加灵活、准确
  • (3) 多任务损失：将分类与回归网络放到一起训练，并且为了避免 SVM 分类器带来的单独训练与速度慢的缺点，使用了 Softmax 函数进行分类

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缺点

• 在 Fast RCNN 算法中，Selective Search 需要消耗 2~3 秒，而特征提取仅需要 0.2 秒，因此这种区域生成方法限制了 Fast RCNN 算法的发挥空间

走向实时: Faster RCNN

• Faster RCNN 最大的创新点在于提出了 RPN (Region Proposal Network)，利用Anchor 机制将区域生成与卷积网络联系到一起，将检测速度一举提升到了 17 FPS (Frames Per Second)，并在 VOC 2012 测试集上实现了 70.4% 的检测结果

Faster RCNN 总览

从功能模块来讲，Faster RCNN 主要包括 4 部分：

• (1) 特征提取网络 Backbone：输入图像首先经过 Backbone 得到特征图。以 VGGNet 为例，假设输入图像的维度为 $3\times 600\times 800$，由于 VGGNet 包含 4 个 Pooling 层 (物体检测使用 VGGNet 时，通常不使用第 5 个 Pooling 层)，下采样率为 16，因此输出的 feature map 维度为 $512\times 37\times 50$
• (2) RPN 模块 (区域生成模块)：利用强先验的 Anchor 生成较好的建议框，即 Proposal (使用 Anchor 机制代替了 Fast RCNN 中最耗时的 Selective Search)。RPN 包含 5 个子模块：
  • Anchor 生成：feature map 上的每一个点都对应了 9 个 Anchors，这 9 个 Anchors 大小宽高不同，对应到原图基本可以覆盖所有可能出现的物体。有了数量庞大的 Anchors，RPN 接下来的工作就是从中筛选，并对筛选出的 Anchor 位置进行微调，得到 Proposal
  • RPN 卷积网络：由于 feature map 上每个点对应了 9 个Anchors，因此可以利用 $1\times 1$ 卷积在 feature map 上得到每一个 Anchor 的前景预测得分与预测偏移值
  • 计算 RPN loss：这一步只在训练中进行。它将所有的 Anchors 与标签进行匹配，匹配程度较好的 Anchors 赋予正样本，较差的赋予负样本，得到分类与偏移的真值，与 RPN 卷积网络得到的预测得分与预测偏移值进行 loss 计算
  • NMS 生成 Proposal：利用 RPN 卷积网络得到的每一个 Anchor 预测的得分与偏移量，可以进一步得到一组较好的 Proposal，送到后续网络中
  • 筛选 Proposal 得到 RoI：在训练时，由于 Proposal 数量还是太多 (默认是 2000)，需要进一步筛选 Proposal 得到 RoI (默认数量是 256)。在测试阶段，则不需要此模块，Proposal 可以直接作为 RoI，默认数量为 300
• (3) RoI Pooling (Region of Interest) 模块：RoI Pooling 模块承上启下，接受 backbone 提取的 feature map 和 RPN 生成的 RoI，输出送到 RCNN 网络中来预测 RoI 的所属类别与偏移量。由于 RCNN 模块使用了全连接网络，要求特征的维度固定，而 RoI 是由各种不同大小的 Anchor 经过位置微调后生成的，对应的特征大小各不相同，无法送入到全连接网络，因此 RoI Pooling 将 RoI 的特征池化到固定的维度，方便送到全连接网络中
• (4) RCNN 模块 (RoI 分类)：将 RoI Pooling 得到的特征送入全连接网络，预测每一个 RoI 的分类，并预测偏移量以精修边框位置，并计算损失。主要包含 3 部分：
  • RCNN 全连接网络：将得到的固定维度的 RoI 特征接到全连接网络中，输出为 RCNN 部分的预测得分与预测回归偏移量
  • 计算 RCNN 的真值：对于筛选出的 RoI，需要确定是正样本还是负样本，同时计算与对应真实物体的偏移量。在实际实现时，为实现方便，这一步往往与 RPN 最后筛选 RoI 那一步放到一起
  • RCNN loss：通过 RCNN 的预测值与 RoI 部分的真值，计算分类与回归 loss

虚线表示仅仅在训练时有的步骤

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• 从整个过程可以看出，Faster RCNN 是一个两阶的算法，即 RPN 与 RCNN，这两步都需要计算损失，只不过前者还要为后者提供较好的 RoI

详解 RPN (Region Proposal Network)

RPN 部分的输入、输出如下：

• 输入：feature map、物体标签，即训练集中所有物体的类别与边框位置
• 输出：RoI、RPN loss (分类 loss + 回归 loss)

生成 Anchors

• Faster RCNN 先提供一些先验的 Anchors，然后再去筛选与修正，这相当于将 Anchor 当做强先验的知识，相比起没有 Anchor 的物体检测算法，这样的先验无疑降低了网络收敛的难度
• Anchor 生成方法：Faster RCNN 默认在 feature map 的每一个点上抽取 9 种 Anchors (如果 backbone 的下采样率为默认的 16，则每一个点的坐标乘以 16 即可得到对应的原图坐标)，具体 Scale 为 { 8 , 16 , 32 } \{8,16,32\} {8,16,32}，Ratio (宽高比) 为 { 0.5 , 1 , 2 } \{0.5,1,2\} {0.5,1,2}。由于 feature map 大小为 $37\times 50$，因此一共有 $37\times 50\times 9=16650$ 个 Anchors
  

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利用 Scale 和 Ratio 生成同一个点对应的 9 个 Anchors

• 首先生成一个 $16\times 16$ 的 base anchor (base anchor 的大小是可以根据输入图像大小更改的，$16\times 16$ 对应的输入图像大小为 $800\times 600$)，然后对 base anchor 进行宽高变化，生成 3 种宽高比的 Anchors，然后将上面 3 个 anchors 再进行尺度变化，即宽高乘上 scale，得到最终的 9 种 Anchors
• 下面具体计算一下 $800\times 600$ 的输入图像所对应的 Anchors 的宽高：
  $$\begin{gathered} area=w\cdot h=h\cdot ratio\cdot h=ration\cdot h^2 \\ \therefore h=\sqrt{area/ratio} \end{gathered}$$base anchor 的面积为 256，由 $h=\sqrt{area/ratio},w=h\cdot ratio$ 可知，3 种宽高比的 Anchors 对应的 $h$ 分别为 $23,16,11$，$w$ 分别为 $12,16,22$。接着对它们进行尺度变化即可。其中长宽比为 $2:1$ 时，最大的 Anchor 为 $736\times 384$，最小的 Anchor 为 $184\times 96$

RPN 的真值与预测量

• 对于物体检测任务来讲，模型需要预测每一个物体的类别及其出现的位置，即类别、中心点坐标 $x$ 与 $y$、宽 $w$ 与高 $h$ 这 5 个量。由于有了 Anchor 这个先验框，RPN 可以预测 Anchor 的类别作为预测边框的类别，并且可以预测真实的边框相对于 Anchor 的偏移量，而不是直接预测边框的中心点坐标 $x$ 与 $y$、宽高 $w$ 与 $h$

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RPN 的真值

• 类别的真值：由于 RPN 只负责区域生成，保证 recall，而没必要细分每一个区域属于哪一个类别，因此只需要前景与背景两个类别，前景即有物体，背景则没有物体。RPN 通过计算 Anchor 与标签的 IoU (Intersection over Union, 重合比例) 来判断一个 Anchor 是属于前景还是背景。IoU 超过一定阈值时就设定该 Anchor 的类别真值为前景
  
• 偏移量的真值：假设 Anchor $A$ 的中心坐标为 $x_a$ 与 $y_a$，宽高分别为 $w_a$ 与 $h_a$，标签 $M$ 的中心坐标为 $x$ 与 $y$，宽高分别为 $w$ 与 $h$，则对应的偏移真值为
  从上式可以看出，位置偏移 $t_x$ 与 $t_y$ 利用宽与高进行了归一化，而宽高偏移 $t_w$ 与 $t_h$ 进行了对数处理，这样的好处是进一步限制了偏移量的范围，便于预测

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RPN 的预测量

• RPN 通过卷积网络来预测每一个 Anchor 属于前景与背景的概率以及真实物体相对于 Anchor 的偏移量，记为 $t_x^{\ast },t_y^{\ast },t_w^{\ast },t_h^{\ast }$
• 在得到预测偏移量后，可以使用下面的公式将预测偏移量作用到对应的 Anchor 上，得到预测框的实际位置 $x^{\ast }$、$y^{\ast }$、$w^{\ast }$ 和 $h^{\ast }$
  

RPN 卷积网络

• RPN 卷积网络在 feature map 上首先用 $3\times 3$ 的卷积进行更深的特征提取，然后利用 $1\times 1$ 的卷积分别实现分类网络 (左分支) 和回归网络 (右分支)。分类网络用于判断 Anchor 是前景的概率，回归网络则是用于得到预测偏移量

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分类网络

• 首先使用 $1\times 1$ 卷积输出 $18\times 37\times 50$ 的特征，由于每个点默认有 9 个 Anchors，并且每个 Anchor 只预测其属于前景还是背景，因此通道数为 18。随后利用 torch.view() 函数将特征映射到 $2\times 333\times 50$，这样第一维仅仅是一个 Anchor 的前景背景得分，并利用 nn,Softmax(dim=0) 函数进行概率计算，得到的特征再变换到 $18\times 37\times 50$ 的维度，最终输出的是每个 Anchor 属于前景与背景的概率

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回归网络

• 回归网络利用 $1\times 1$ 卷积输出 $36\times 37\times 50$ 的特征，第一维的 36 包含 9 个 Anchors 的预测，每一个 Anchor 有 4 个数据，分别代表了每一个 Anchor 的中心点横纵坐标及宽高这 4 个量相对于真值的偏移量

RPN 真值的求取

(1) Anchor 生成

• 这部分与前面 Anchor 的生成过程一样，可以得到 $37\times 50\times 9=16650$ 个 Anchors。由于按照这种方式生成的 Anchor 会有一些边界在图像边框外，因此还需要把超过图像边框的 Anchors 过滤掉

(2) Anchor 与标签的匹配

• 前面已经介绍了通过计算 Anchor 与标签的 IoU 来判断是正样本还是负样本。在具体实现时，需要计算每一个 Anchor 与每一个标签的 IoU，因此会得到一个 IoU 矩阵，具体的判断标准如下：
  • 对于任何一个 Anchor，与所有标签的最大 IoU 小于 0.3，则视为负样本
  • 过滤掉与所有 Anchors 的最大 IoU 为 0 的标签。对于任何剩余标签，与其有最大 IoU 的 Anchor 视为正样本
  • 对于任何一个 Anchor，与所有标签的最大 IoU 大于 0.7，则视为正样本
• 需要注意的是，上述三者的顺序不能随意变动 (对于上面三条规则，对 Anchors 的标签赋值从上往下进行，第三条规则具有最高优先级)，要保证一个 Anchor 既符合正样本，也符合负样本时，赋予正样本 (这是为了保证这一阶段的召回率) (没有打标签的 Anchor 不做考虑，相当于直接筛选掉了)

(3) Anchor 的筛选

• 由于 Anchor 的总数量接近 2 万，并且大部分 Anchor 的标签都是背景，如果都计算损失的话则正、负样本失去了均衡，不利于网络的收敛。在此，RPN 默认选择 256 个 Anchors 进行损失的计算，其中最多不超过 128 个正样本。如果正样本数量超过了限定值，则随机选取 128 个正样本。当然，这里的 256 与 128 都可以根据实际情况进行调整，而不是固定死的

(4) 求解回归偏移真值

• 回归部分的偏移量真值需要利用 Anchor 与它对应最大 IoU 的标签求解得到，公式为：
  

损失函数设计

• 分类损失:
  $$\sum _i{L}_{cls}(p_i,p_i^{\ast })$$其中，${\sum }_i{L}_{cls}(p_i,p_i^{\ast })$ 代表了 256 个筛选出的 Anchors 的分类损失，$p_i$ 为每一个 Anchor 的类别真值，$p_i^{\ast }$ 为每一个 Anchor 的预测类别，$L_{cls}$ 使用的是对数损失 (二分类)
• 回归损失:
  $$\sum _i{p}_i^{\ast }{L}_{reg}(t_i,t_i^{\ast })$$其中，$p_i^{\ast }$ 用于只累积 “前景” Anchor 的回归损失，$t_i$ 为记录一个 Anchor 的 4 个位置参数的向量，$t_i^{\ast }$ 为记录一个正例 Anchor 对应 label 的 4 个位置参数的向量，$L_{reg}$ 为 ${\text{ smooth }}_{L_1}$ 损失函数，具体公式为：
  L r e g ( t i , t i ∗ ) = ∑ i ∈ { x , y , w , h }  smooth  L 1 ( t i − t i ∗ )  smooth  L 1 ( x ) = { 0.5 x 2  if  ∣ x ∣ < 1 ∣ x ∣ − 0.5  otherwise  $$\begin{aligned} &L_{r e g}\left(t_{i}, t_{i}^{*}\right)=\sum_{i \in \{x, y, w, h\}} \text { smooth }_{L_1}\left(t_{i}-t_{i}^{*}\right) \\ &\text { smooth }_{L_1}(x)=\left\{\begin{array}{cc} 0.5 x^{2} & \text { if }|x|<1 \\ |x|-0.5 & \text { otherwise } \end{array}\right. \end{aligned}$$ ​Lreg​(ti​,ti∗​)=i∈{x,y,w,h}∑​ smooth L1​​(ti​−ti∗​) smooth L1​​(x)={0.5x2∣x∣−0.5​ if ∣x∣<1 otherwise ​​可以看到，${\text{ smooth }}_{L_1}$ 函数结合了 1 阶与 2 阶损失函数，原因在于，当预测偏移量与真值差距较大时，使用 2 阶函数时导数太大，模型容易发散而不容易收敛，因此在大于 1 时采用了导数较小的 1 阶损失函数
• 分类、回归损失的归一化与加权：
  • 分类损失和回归损失分别使用 $\frac{1}{N_{cls}}$ 和 $\frac{1}{N_{reg}}$ 进行归一化，其中 $N_{cls}$ 为 256 (i.e. 筛选出的 Anchor 数)，$N_{reg}$ 为 Anchor locations 的数量，也就是 feature map 的大小 (在 paper 中，feature map 大小为 $60\times 40$，因此 $N_{reg}$ 取 2400)
  • $\lambda$ 为一个平衡因子，在 paper 中默认取 10，使得分类损失和回归损失的权重大致相等
  • 论文中也用实验证明，模型对 $\lambda$ 的取值是不太敏感的；同时，上述的归一化过程实际上并不是必须的，可以被进一步简化

NMS 生成 Proposal

• 完成了损失的计算，RPN 的另一个功能就是区域生成，即生成较好的 Proposal，以供下一个阶段进行细分类与回归

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NMS 生成 Proposal

• 首先生成大小固定的全部 Anchors，然后将网络中得到的回归偏移作用到 Anchor 上使 Anchor 更加贴近于真值，并修剪超出图像尺寸的 Proposal，得到最初的建议区域。在这之后，按照分类网络输出的得分对 Anchor 排序，保留前 12000 个得分高的 Anchors。由于一个物体可能会有多个 Anchors 重叠对应，因此再应用非极大值抑制 (NMS) 将重叠的框去掉，最后在剩余的 Proposal 中再次根据 RPN 的预测得分选择前 2000 个，作为最终的 Proposal，输出到下一个阶段

筛选 Proposal 得到 RoI

• 在训练时，上一步生成的 Proposal 数量为 2000 个，其中仍然有很多背景框，真正包含物体的仍占少数，因此完全可以针对 Proposal 进行再一步筛选，过程与 RPN 中筛选 Anchor 的过程类似，首先计算 Proposal 与所有的物体标签的 IoU 矩阵，然后根据 IoU 矩阵的值来筛选出符合条件的正负样本。筛选标准如下：
  • (1) 对于任何一个 Proposal，其与所有标签的最大 IoU 如果大于等于 0.5，则视为正样本
  • (2) 对于任何一个 Proposal，其与所有标签的最大 IoU 如果大于等于 0 且小于 0.5，则视为负样本
• 经过上述标准的筛选，选出的正、负样本数量不一，在此设定筛选出的正、负样本的总数为 256 个，其中正样本的数量为 $p$ 个。为了控制正、负样本的比例基本满足 $1:3$，在此正样本数量 $p$ 不超过 64，如果超过了 64 则从正样本中随机选取 64 个。剩余的数量 $256-p$ 为负样本的数量，如果超过了 $256-p$ 则从负样本中随机选取 $256-p$ 个

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• 这一步有 3 个作用：
  • 筛选出了更贴近真实物体的 RoI，使送入到后续网络的物体正、负样本更均衡，避免了负样本过多，正样本过少的情况
  • 减少了送入后续全连接网络的数量，有效减少了计算量
  • 筛选 Proposal 得到 RoI 的过程中，由于使用了标签来筛选，因此也为每一个 RoI 赋予了正、负样本的标签，同时可以在此求得 RoI 变换到对应标签的偏移量，这样就求得了 RCNN 部分的真值

RoI Pooling 层

Why RoI Pooling?

• RPN 最终得到了 256 个 RoI，以及每一个 RoI 对应的类别与偏移量真值，为了计算损失，还需要计算每一个 RoI 的预测量。Backbone 网络已经提供了整张图像的 feature map，因此自然联想到可以利用此 feature map，将每一个 RoI 区域对应的特征提取出来，然后接入一个全连接网络，分别预测其 RoI 的分类与偏移量
• 然而，由于 RoI 是由各种大小宽高不同的 Anchors 经过偏移修正、筛选等过程生成的，因此其大小不一且带有浮点数，然而后续相连的全连接网络要求输入特征大小维度固定，这就需要有一个模块，能够把各种维度不同的 RoI 变换到维度相同的特征，以满足后续全连接网络的要求，于是 RoI Pooling 就产生了

假设当前 RoI 大小为 $332\times 332$，使用 VGGNet 的全连接层，其所需的特征向量维度为 $512\times 7\times 7$，由于目前的特征图通道数为 512，Pooling 的过程就是如何获得 $7\times 7$ 大小区域的特征

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RoI Pooling

• 对 RoI 进行池化的思想在 SPPNet 中就已经出现了，只不过在 Fast RCNN 中提出的 RoI Pooling 算法利用最近邻差值算法将池化过程进行了简化，而在随后的 Mask RCNN 中进一步提出了 RoI Align 的算法，利用双线性插值，进一步提升了算法精度

RoI Pooling

• (1) 利用 feature map 提取出 RoI 的特征：假设当前的 RoI 大小为 $332\times 332$，为了得到这个 RoI 的特征图，首先需要将该区域映射到全图的特征图上，由于下采样率为 16，因此该区域在特征图上的坐标直接除以 16 并取整，对应的大小为 $332/16=20.75$。在此，RoI Pooling 的做法是直接将浮点数量化为整数，取整为 $20\times 20$，也就得到了该 RoI 的特征
• (2) 将 RoI 特征池化为全连接层要求的输入维度：也就是将该 $20\times 20$ 区域处理为 $7\times 7$ 的特征，然而 $20/7\approx 2.857$，再次出现浮点数，RoI Pooling 的做法是再次量化取整，将 2.857 取整为 2，然后以 2 为步长从左上角开始选取出 $7\times 7$ 的区域，这样每个小方格在特征图上都对应 $2\times 2$ 的大小。最后，取每个小方格内的最大特征值，作为这个小方格的输出，最终实现了 $7\times 7$ 的输出，也完成了池化的过程。从实现过程中可以看到，RoI 本来对应于 $20.75\times 20.75$ 的特征图区域，最后只取了 14×14 的区域，因此 RoI Pooling 算法虽然简单，但量化取整带来的偏差势必会影响网络，尤其是回归物体位置的准确率

疑问：如果 RoI 过小，对应特征图小于 $7\times 7$ 怎么办？这个暂时不清楚具体是怎么做的，但肯定可以用最近邻差值 / 双线性插值 / 池化进行上采样

RoI Align

• (1) 利用 feature map 提取出 RoI 的特征 (不做量化)：RoI Align 依然将 RoI 对应到特征图上，但坐标与大小都保留着浮点数，大小为 $20.75\times 20.75$，不做量化
• (2) 使用双线性插值最大可能地保留原始区域的特征：将特征图上的 $20.75\times 20.75$ 大小均匀分成 $7\times 7$ 方格的大小，中间的点依然保留浮点数。在此选择其中 $2\times 2$ 方格为例 (见下图)，在每一个小方格内的特定位置选取 4 个采样点进行特征采样，然后对这 4 个点的值选择最大值，作为这个方格最终的特征。对于黑点的位置，可以将小方格平均分成 $2\times 2$ 的 4 份，然后这 4 份更小单元的中心点可以作为小黑点的位置。至于如何计算这 4 个小黑点的值，RoI Align 使用了双线性插值的方法。小黑点周围会有特征图上的 4 个特征点，利用这 4 个特征点双线性插值出该黑点的值
  

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• 由于 Align 算法最大可能地保留了原始区域的特征，因此 Align 算法对检测性能有显著的提升，尤其是对于受 RoI Pooling 影响大的情形，如本身特征区域较小的小物体，改善更为明显

全连接 RCNN 模块

• 在经过 RoI Pooling 层之后，特征被池化到了固定的维度，因此接下来可以利用全连接网络进行分类与回归预测量的计算。在训练阶段，最后需要计算预测量与真值的损失并反传优化，而在前向测试阶段，可以直接将预测量加到 RoI 上，并输出预测量

RCNN 全连接网络

• 由 RPN 得到的 256 个 RoI 经过池化之后得到固定维度为 $512\times 7\times 7$ 的特征，在此首先将这三个维度延展为一维以便输入全连接网络。接下来利用 VGGNet 的两个全连接层，得到长度为 4096 的 256 个 RoI 特征。为了输出类别与回归的预测，将上述特征分别接入分类与回归的全连接网络。在此默认为 21 类物体，因此分类网络输出维度为 21，回归网络则输出每一个类别下的 4 个位置偏移量，因此输出维度为 84

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• 值得注意的是，虽然是 256 个 RoI 放到了一起计算，但相互之间是独立的，并没有使用到共享特征，因此造成了重复计算，这也是 Faster RCNN 的一个缺点

损失函数设计

• RCNN 部分的损失函数计算方法与 RPN 部分相同，只不过在此为 21 个类别的分类，而 RPN 部分则是二分类，需要注意回归时至多有 64 个正样本参与回归计算，负样本不参与回归计算

Faster RCNN 的改进算法

审视 Faster RCNN

Faster RCNN 之所以生命力如此强大，应用如此广泛，离不开以下几个特点：

• (1) 性能优越：Faster RCNN 通过两阶网络与 RPN，实现了精度较高的物体检测性能
• (2) 两阶网络：相比起其他一阶网络，两阶更为精准，尤其是针对高精度、多尺度以及小物体问题上，两阶网络优势更为明显
• (3) 通用性与鲁棒性：Faster RCNN 在多个数据集及物体任务上效果都很好，对于个人的数据集，往往 Fine-tune 后就能达到较好的效果

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当然，原始的 Faster RCNN 也存在一些缺点，而这些缺点也恰好成为了后续学者优化改进的方向，总体来看，可以从以下 6 个方面考虑：

• (1) 卷积提取网络：无论是 VGGNet 还是 ResNet，其特征图仅仅是单层的，分辨率通常也较小，这些都不利于小物体及多尺度的物体检测，因此多层融合的特征图、增大特征图的分辨率等都是可以优化的方向
• (2) NMS：在 RPN 产生 Proposal 时为了避免重叠的框，使用了 NMS，并以分类得分为筛选标准。但 NMS 本身的过滤对于遮挡物体不是特别友好，本身属于两个物体的 Proposal 有可能因为 NMS 而过滤为 1 个，造成漏检，因此改进优化 NMS 是可以带来检测性能提升的
• (3) RoI Pooling：Faster RCNN 的原始 RoI Pooling 两次取整带来了精度的损失，因此后续 Mask RCNN 针对此 Pooling 进行了改进，提升了定位的精度
• (4) 全连接：原始 Faster RCNN 最后使用全连接网络，这部分全连接网络占据了网络的大部分参数，并且 RoI Pooling 后每一个 RoI 都要经过一遍全连接网络，没有共享计算，而如今全卷积网络是一个发展趋势，如何取代这部分全连接网络，实现更轻量的网络是需要研究的方向
• (5) 正负样本：在 RPN 及 RCNN 部分，都是通过超参数来限制正、负样本的数量，以保证正、负样本的均衡。而对于不同任务与数据，这种正、负样本均衡方法是否都是最有效的，也是一个研究的方向
• (6) 两阶网络：Faster RCNN 的 RPN 与 RCNN 两个阶段分工明确，带来了精度的提升，但速度相对较慢，实际实现上还没有达到实时。因此，网络阶数也是一个值得探讨的问题，如单阶是否可以使网络的速度更快，更多阶的网络是否可以进一步提升网络的精度等

特征融合: HyperNet

• 卷积神经网络的特点是，深层的特征体现了强语义特征，有利于进行分类与识别，而浅层的特征分辨率高，有利于进行目标的定位。原始的 Faster RCNN 方法仅仅利用了单层的 feature map (例如 VGGNet 的 conv5-3)，对于小尺度目标的检测较差，同时高 IoU 阈值时，边框定位的精度也不高
• HyperNet 认为单独一个 feature map 层的特征不足以覆盖 RoI 的全部特性，因此提出了一个精心设计的网络结构，融合了浅、中、深 3 个层次的特征，取长补短，在处理好区域生成的同时，实现了较好的物体检测效果

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融合多层特征

• HyperNet 以 VGGNet 作为基础网络，分别从第 1、3、5 个卷积组后提取出特征，这 3 个特征分别对应着浅层、中层与深层的信息。然后，对浅层的特征进行最大值池化 (下采样)，对深层的特征进行反卷积 (上采样)，使得二者的分辨率都为原图大小的 $1/4$，与中层的分辨率相同，方便进行融合。得到 3 个特征图后，再接一个 $5\times 5$ 的卷积以减少特征通道数，得到通道数为 42 的特征
• 在三层的特征融合前，需要先经过一个 LRN (Local Response Normalization) 处理，LRN 层借鉴了神经生物学中的侧抑制概念，即激活的神经元抑制周围的神经元，在此的作用是增加泛化能力，做平滑处理 (LRN 替换为 BN 会不会更好？)
• 最后将特征沿着通道数维度拼接到一起。3 个通道数为 42 的特征拼接一起后形成通道数为 126 的特征，作为最终输出

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候选区域生成: 在 RPN 网络中使用 RoI Pooling

• HyperNet 实现了一个轻量化网络来实现候选区域生成。具体方法是，首先在特征图上生成 3 万个不同大小与宽高的候选框，经过 RoI Pooling 获得候选框的特征，再接卷积及相应的分类回归网络，进而可以得到预测值，结合标签就可以筛选出合适的 Proposal。可以看出，这里的实现方法与 Faster RCNN 的 RPN 方法很相似，只不过先进行了 RoI Pooling，再选择候选区域，这种提前使用 RoI Pooling 的方法使得 HyperNet 的 Proposal 质量很高，前 100 个 Proposal 就可以实现 97% 的召回率. 但也由于提前使用了 RoI Pooling，导致众多候选框特征都要经过一遍此 Pooling 层，计算量较大，为了加速，可以在 Pooling 前使用一个 $3\times 3$ 卷积降低通道数为 4，这种方法在大幅度降低计算量的前提下，基本没有精度的损失
• HyperNet 后续的网络与 Faster RCNN 也基本相同，接入全连接网络完成最后的分类与回归。不同的地方是，HyperNet 先使用了一个卷积降低通道数，并且 Dropout 的比例从 0.5 调整到了 0.25

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HyperNet 融合了多层特征的网络有如下 3 点好处：

• (1) 深层、中层、浅层的特征融合到一起，优势互补，利于提升检测精度
• (2) 特征图分辨率为 $1/4$，特征细节更丰富，利于检测小物体，同时由于特征图分辨率较大，物体的定位也更精准
• (3) 在区域生成与后续预测前计算好了特征，没有任何的冗余计算

实例分割: Mask RCNN

• paper: Mask R-CNN (ICCV 2017 best paper)

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Mask RCNN 与 Faster RCNN 主要有 3 点区别：

• (1) 在基础网络中采用了较为优秀的 ResNet-FPN 结构，多层特征图有利于多尺度物体及小物体的检测。ResNet-FPN 与 FPN 类似，在 FPN 输出 $P_2$、$P_3$、$P_4$ 与 $P_5$ 4 个阶段特征图的基础上又通过对 $P_5$ 进行最大值池化得到 $P_6$，目的是获得更大感受野的特征，$P_6$ 生成的 Proposals 仅用于 RPN 阶段的训练而不作为后续全连接层的输入。在获得 5 个不同尺度特征图之后，Mask RCNN 按照如下公式将大的 RoI 对应到高语义的特征图中，小的 RoI 对应到高分辨率的特征图中：
  其中，224 为 ImageNet 预训练图片的大小，$k_0$ 默认值为 4，表示大小为 $224\times 224$ 的 RoI 应该对应的层级为 4
• (2) 提出了 RoI Align 方法来替代 RoI Pooling，原因是 RoI Pooling 的取整做法损失了一些精度，而这对于分割任务来说较为致命
• (3) 得到感兴趣区域的特征后，在原来分类与回归的基础上，增加了一个 Mask 分支来进行图像分割，预测每一个像素的类别：假设物体检测任务的类别是 21 类，在具体实现时，Mask RCNN 为了不丢失空间信息，采用了 FCN (Fully Convolutional Network) 的网络结构，利用卷积与反卷积构建端到端的网络，该网络输入为 RoI Align 得到的 RoI 特征，输出为 $21\times m\times m$ 的特征图，该特征图可以看作由 21 个 $m\times m$ 的 mask 组成，第 $i$ 个 mask 对应了特征图上所有点属于类别 $i$ 的概率。由于 RoI Align 抽取出的 RoI 特征在空间上与 RoI 对齐得比较好，因此可以将特征图上 $m\times m$ 个点一一映射到原图中，进而得到整个 RoI 内所有像素点的类别概率，完成对 RoI 的实例分割。Mask 分支在计算损失函数时，是对 $m\times m$ 特征图上的每一个点应用 Sigmoid 函数，送到交叉熵损失中，最后取所有像素损失的平均值，同时注意，如果当前 RoI 的标签类别是 5，则只有第 5 个 mask 参与计算，其他的类别并不参与计算，这种方法可以有效地避免类间竞争，将分割任务和分类任务解耦，把分类的任务交给更为专业的分类分支去处理，实验证明这种方法比使用 Softmax 进行多分类的方法效果更好

全卷积网络: R-FCN (Region-based Fully Convolutional Networks)

• paper: R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

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Motivation

• Faster RCNN 在 RoI Pooling 后采用了全连接网络来得到分类与回归的预测，这部分全连接网络占据了整个网络结构的大部分参数，而目前越来越多的全卷积网络证明了不使用全连接网络效果会更好，同时还可以适应各种输入尺度的图片。一个很自然的想法就是去掉 RoI Pooling 后的全连接，直接连接到分类与回归的网络中，但通过实验发现这种方法检测的效果很差，其中一个原因就是基础的卷积网络是针对分类设计的，具有平移不变性，对位置不敏感，而物体检测则对位置敏感
• 针对上述 “痛点”，R-FCN 利用位置敏感得分图 (position-sensitive score maps) 实现了对位置的敏感，并且采用了全卷积网络，大大减少了网络的参数量

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R-FCN 网络结构

• R-FCN 采用了 ResNet-101 作为 Backbone，并在原始的 100 个卷积层后增加了一个 $1\times 1$ 卷积将通道数降低为 1024。此外，为了增大后续特征图的尺寸，R-FCN 将 ResNet-101 的下采样率从 32 降到了 16。具体做法是，在第 5 个卷积组里将卷积的步长从 2 变为 1，同时在这个阶段的卷积使用空洞数为 2 的空洞卷积以扩大感受野 (降低步长增加空洞卷积是一种常用的方法，可以在保持特征图尺寸的同时，增大感受野)
• Position-sensitive score maps: R-FCN 对 ResNet-101 最后输出的 $w\times h\times 1024$ 的特征图进行了 $1\times 1$ 卷积来得到位置敏感得分图，其通道数为 $k^2(c+1)$，其中 $c$ 代表物体类别，一般需要再加上背景这一类别，$k$ 则代表将 RoI 划分为 $k^2$ 个区域：
  因此，位置敏感得分图按通道划分可以看作有 $k^2$ 个 $w\times h\times (c+1)$ 的得分图，第 $i$ 个得分图的点 $(x,y)$ 对应的 $c+1$ 维向量就代表当 $(x,y)$ 属于 RoI 的第 $i$ 个区域时，该点属于各个物体类别的概率 (看到这里可能有点难理解，需要结合后面的 Position-sensitive RoI pooling 进行理解)
• Position-sensitive RoI pooling: 现在我们已经有了位置敏感得分图。给定一个 RoI，我们也将其划分为 $k^2$ 个区域，得到每个区域在特征图上的位置。然后我们根据区域位置把第 $i$ 个区域映射到到第 $i$ 个得分图上，得到 $w/k\times h/k\times (c+1)$ 的特征图，如前所述，该特征图就是用来表示 RoI 第 $i$ 个区域包含各个物体类别的概率的，$w/k\times h/k$ 特征图上的每个 $c+1$ 维向量都代表了该点属于各个物体类别的概率，因此我们再做 Average Pooling 得到一个 $1\times 1\times (c+1)$ 的向量，该向量就表示区域 $i$ 包含各个物体的概率，最终 $k^2$ 个区域总共可以得到一个 $k\times k\times (c+1)$ 的特征图，表示了该 RoI 的 $k^2$ 个区域内包含各个物体的概率 (上述过程可以由下图直观地进行表示，每个区域都是在不同的得分图上进行 pooling 的)
  接下来我们再对这个 $k\times k\times (c+1)$ 的特征图进行逐通道求和，即可得到 $c+1$ 维的向量，它表示 RoI 包含各个物体的概率，最后进行 Softmax 即可完成这个 RoI 的分类预测

位置敏感得分图为什么有效？ 假如某个 RoI 最终分类为 $i$，那么说明该 RoI 最终输出的 $k\times k\times (c+1)$ 特征图中通道 $i$ 对应的 $k\times k$ 特征图激活值最大，进而说明 $k^2$ 个得分图上该 RoI 各个区域对应的激活值比较大。下图的实验进一步证明了这点：

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• 扩展：在这之后，R-FCN 的一作又提出了可变形卷积、可变形 RoI Pooling 和可变形位置敏感 RoI Pooling，具体可见这篇文章

级联网络: Cascade RCNN

• paper: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection

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矛盾的超参：IoI 阈值

• 在得到一个 RoI 后，Faster RCNN 通过 RoI 与标签的 IoU 值来判断该 RoI 是正样本还是负样本，默认的 IoU 阈值为 0.5，这个阈值是一个超参数，对于检测的精度有较大影响。如何选择合适的阈值是一个矛盾的问题。一方面，阈值越高，选出的 RoI 会更接近真实物体，检测器的定位会更加准确，但此时符合条件的 RoI 会变少，正、负样本会更加不均衡，容易导致训练过拟合；另一方面，阈值越低，正样本会更多，有利于模型训练，但这时误检也会增多，从而增大了分类的误差
  

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实验现象

• Cascade RCNN 的作者通过实验发现，(1) 一个检测器如果采用某个阈值界定正负样本时，那么当输入 Proposal 的 IoU 在这个阈值附近时，检测效果要比基于其他阈值时好，也就是很难让一个在指定阈值界定正、负样本的检测模型对所有 IoU 的输入 Proposal 检测效果都最佳；(2) 经过回归之后的候选框与标签之间的 IoU 会有所提升
  

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Cascade RCNN

• 基于以上结果，Cascade RCNN 通过级联多个检测器来不断优化结果，每个检测器都基于不同的 IoU 阈值来界定正负样本。前一个检测器的输出作为后一个检测器的输入，并且检测器越靠后，IoU 的阈值越高
  
• 总体来看，Cascade RCNN 深入探讨了 IoU 阈值对检测器性能的影响，并且在不增加任何 tricks 的前提下，在多个数据集上都有了明显的精度提升，是一个性能优越的高精度物体检测器

扩展: Pytorch 官方 FasterRCNN 代码

• 捋一捋 pytorch 官方 FasterRCNN 代码

参考文献

• paper: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
• 《深度学习之 PyTorch 物体检测实战》
• Faster-RCNN 中 Anchor 锚框生成
• 详解 R-FCN