R-CNN系列算法解读_r-cnn算法

R-CNN系列

• 比较好的博客参考：RCNN系列

from R-CNN to Mask-RCNN

• R-CNN
• Fast R-CNN
• Faster R-CNN
• FPN
• FPN + RPN + Fast R-CNN
• FPN + RPN + Fast R-CNN + Mask Prediction

sliding windows detector

• 滑动窗口是最开始用的一种目标检测的方法，是一种比较暴力的方法
  

• 过程：输入一张图片，设置多种尺度的BBox，对输入图片从左到右、从上到下进行滑动BBox，裁剪出BBox_img，然后输入到CNN中进行识别判断。

• 缺点：暴力搜索，非常耗时

Selective search

• 为了解决暴力搜索太耗时的问题，R-CNN使用选择性搜索的方法，生成候选区域。
• 生成候选区域的方法有很多种，作者选着了selective search方法，因为R-CNN检测图像时，是不知道这个图像中有什么的，也就没法针对某种目标来生成候选区域，selective search方法是以颜色，纹理等特征的相似度将像素点合并成区域的算法，相比于滑动窗口的方法复杂度更低。
• 选择性搜索方法，进行区域建议，在输入图片中对像素进行“聚类”处理（相似的区域进行融合，得到bbox），得到很多ROIs，然后将ROIs输入到CNN中进行识别。
  

R-CNN

• 整体框架
  

• 整体描述：①输入图片首先经过 Region proposal ，使用 selective search 方法得到2000 ROIs；生成的ROIs可能大小不一样，然后resize成相同大小ROI；②接着将相同尺寸的ROIs输入到CNN网络进行特征提取；③最后将特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类；④并且进行位置精修，即使用回归器（边框回归）精细修正候选框位置。注意：为什么要进行边框回归，因为Selective search得到的ROIs应该是不准确的，所以需要回归！

• 具体说：
  区域候选框的生成： Selective Search 的前期工作就是利用Graph-Based Image Segmentation的分割算法产生初始的分割区域，然后使用相似度计算方法合并一些小的区域，参考
  （CNN）特征提取：采用的是AlexNet，由五个卷积层，两个全连接层组成，输出的特征是4096维的向量。由于这个网络要求的输入格式是227x227的RGB图像，所以将候选区域全部resize成227x227（最简单的变换方法），然后减均值输入到网络中。注意，resize前，在边框四周填充16个像素，再进行 各向异性 缩放， 这种形变使得mAp提高了3到5个百分点。
  关于ROI缩放到固定尺寸的方法： 主要分为各向异性和各向同性两种方法，参考。结合下图讲，其中各向异性就是最简单的变换，就是不管图片的长宽比例，管它是否扭曲，进行缩放就是了（D）。因为图片扭曲后，估计会对后续CNN的训练精度有影响，作者也测试了“各向同性缩放”方案，有两种办法：①先扩充后裁剪（B）；②先裁剪后扩充（C）。文献还有个padding处理，下面的示意图中，每个例子，上面的行采用padding=0，下面一行采用padding=16。经过最后的试验，作者发现采用各向异性缩放、padding=16的精度最高。

• 边框回归怎么做(重点，目标检测中都用)
  

1. 蓝色框是经过Selective search得到的ROI，也就是Region Proposal得到的结果，表示为 Px、Py、Pw、Ph；
2. 红色框是我们实际的汽车BBox(训练模型时，人工标注)，Ground truth，表示为 Gx、Gy、Gw、Gh；
3. 很明显，Proposal 和 Ground truth之间是有差距的，因此，我们的目的就是学习将Proposal变成Ground truth的一种变换，变换也就是dx（P）、dy（P）、dw（P）、dh（P）；
4. 具体的变换计算公式如Mapping 和 Target：
   （1）对于x和y，使用偏移变换，那么为什么要用 Pw * dx（P）来表示，而不直接用 △x 来表示，即Gx = Px + △x？ 因为，这个偏移值应当跟BBox的宽高有关系，比如：对于一个很小的物体，偏移几个像素，可能变化就很大了，对于一个较大的物体，偏移几个像素可能变化不大。
   （2）对于宽和高的变换，使用缩放变换。
   （3）最后我们预测的并不是Ground truth ，而是预测Proposal到Ground truth的变换，即 tx、ty、tw、th。
5. 解码时的指数函数能够确保宽高的缩放比例大于0，所以 tw 和 th 的标签使用了log函数。

• 边框回归损失函数定义：
  
• 分类器和回归器的输入： 分类器的输入是特征提取器AlexNet的fc6的输出结果，回归器的输入是特征提取器AlexNet的pool5的输出结果。之所以这样取输入，是因为，分类器不依赖坐标信息，所以取fc6全连接层的结果是没有问题的。但是回归器依赖坐标信息（要输出坐标的修正量），必须取坐标信息还没有丢失前的层。而fc6全连接层已经丢失了坐标信息。
• 具体在训练的时候必须考虑正负样本的问题： 正负样本是必须要考虑的问题。论文的做法是每个batch所采样的正负样本比为1：3。当然这个比例是可以变化的，这个系列的后续改进就把正负样本比变为了1：1。如果之前没有接触过类似问题的话，是比较容易想当然地认为训练特征提取器、分类器、回归器时，就是把候选区域生成阶段的所有候选区域都放入训练，这样的思路是错的。对于目标检测问题，一张图片中，背景占了绝大多数地方，这样就导致训练用的正样本远远少于负样本，对训练不利。 正确的做法是对所有候选区域进行随机采样，要求采样的结果中正样本有x张，负样本y张，且保证x与y在数值上相近。（对于一些问题，不大容易做到x:y = 1:1，但至少x与y应该在同一数量级下）。关于正负样本的定义参考：正负样本问题
  RCNN中正负样本的定义 ：一张照片我们得到了2000个候选框。然而人工标注的数据一张图片中就只标注了正确的bounding box，我们搜索出来的2000个矩形框也不可能会出现一个与人工标注完全匹配的候选框。因此在CNN阶段我们需要用IOU为2000个bounding box打标签。如果用selective search挑选出来的候选框与物体的人工标注矩形框（PASCAL VOC的图片都有人工标注）的重叠区域IoU大于0.5，那么我们就把这个候选框标注成物体类别（正样本），否则我们就把它当做背景类别（负样本）。
• 训练阶段： RCNN的网络架构，注定了它不能像其他网络那样进行端到端（end-to-end）的训练。 前面提到RCNN分为4个阶段：Proposal阶段、特征提取阶段、分类阶段、回归阶段。这4个阶段都是相互独立训练的。

Fast R-CNN

• R-CNN很明显还是比较慢，检测一张图片大概20s的时间，Fast R-CNN直接在feature map上生成ROIs，而不是在输入图片上Selective 2000个ROIs。

• 要解决的问题：
  

• Fast RCNN直接改进：
  

• 整体框架
  

• 整体描述：①输入图片经过 CNN 得到 Feature map，同时 Selective search 在输入图片上生成2000ROIs；②然后将Selective 的ROIs，对应的在Feature map上切出 Feature map中的ROIs，相当于将原图的ROIs映射到Feature map上；③接着通过ROI Pooling将 Feature map ROIs resize成相同尺寸；④最后输入到FC中进行分类和边框回归。
• 具体说：
  CNN特征提取： Fast RCNN中采用VGG作为backbone进行特征提取。从预训练网络进行初始化，使用三个经过预训练的ImageNet网络进行实验，每个网络具有五个最大池化层以及五个到十三个conv层。当预训练的网络初始化Fast R-CNN网络时，它将经历三个转换。首先，最后一个最大池化层被RoI池化层代替，该RoI池化层通过将H和W设置为与网络的第一个完全连接层兼容（例如，对于VGG16，H = W = 7）进行配置。其次，将网络的最后一个完全连接层和softmax替换为先前描述的两个同级层（K + 1类的完全连接层和softmax以及特定于类别的bounding-box regressors）。第三，修改网络以获取两个数据输入：图像和这些图像的RoI。
  ROI Pooling: 将 Feature map 中的 ROIs 变换成固定尺寸使用的是ROI Pooling 的方法。
  
  ROI pooling对齐误差分析： 如下图，假设输入图片800x800，原图中的 region proposal 为650x650，CNN对原图进行特征提取后尺寸缩小32倍，要求固定的fixed size ROI为7x7；可以看出主要有两次量化操作（蓝色标注），经过两次量化（第一次在映射过程中，第二次在池化过程中），即将浮点数取整，原本在特征图上映射的20x20大小的 region proposal，偏差成大小为14x14的，这样的像素偏差势必会对后层的回归定位产生影响，不过虽然有误差，但是边框回归对精度要求没有那么强烈！
  
  损失函数的定义，multi-task loss： 损失主要包括两部分：分类损失 + 边界框回归损失
  
  分类损失：p是分类器预测的softmax概率分布p={p0，p1, …，pk}；u是目标真实类别标签
  
  边界框回归损失：tu是边界框回归器预测的对应类别u的回归参数txu，tyu，twu，thu；v是真实目标的边界框回归参数vx,vy,vw,vh
  
• 与RCNN相比快在（Fast）哪里：
  ①将特征提取器、分类器、回归器合并，使得训练过程不需要再将每阶段结果保存磁盘单独训练，可以一次性完成训练，加快了训练速度。这是Fast之一；
  ②对整张图片进行特征提取，用ROI层处理候选区域的特征，使得原本每一个候选区域都要做一次特征提取，变为了现在一整张图片做一次特征提取。训练速度（8.8倍）和测试速度（146倍）都大大加快，这是Fast之二；
• 缺点：虽然测试比RCNN快200倍左右，但是候选区域的选取还是通过selective search，并且只能在CPU中运行这个算法，所以这个阶段浪费了大量时间。Fast RCNN也还不是真正意义上的 end-to-end。

Faster R-CNN

• 最直接的改进： Faster-RCNN 引入了RPN网络（region proposal network）来代替 selective-search，这使得整个网络实现了端到端。
  Faster R-CNN算是RCNN系列算法的最杰出产物，也是two-stage中最为经典的物体检测算法。

• 整体框架
  
  

• 整体描述： ①输入图片经过CNN进行特征提取得到Feature map；②Feature map 经过RPN网络得到Feature map中的ROIs；③将Feature map中的ROIs进行ROI pooling 得到固定尺寸；④最后将固定尺寸的ROIs输入到后续FC中进行分类和边框回归。

• 具体说：
  CNN特征提取： Faster RCNN 只使用了VGG16的前30层作为特征提取器，所以每一张图片在经过特征提取后，尺寸会变为原来的1/16，根据前文的假设，一张800x600的图片变为50x37的 Feature map，而且通道数从原来的3变为512。
  Anchor的概念： 将FeatureMap中的每一点按照视野域找到原图中对应的位置，称为Anchor；每个Anchor生成不同大小不同长宽比的多个候选区域。Selective-search方法的候选区域生成方式，它是按照颜色和纹理不断合并得到候选区域的，候选区域的产生没有规律，而RPN是每个Anchor都有对应的固定数量的候选区域，规律很明显。
  
  结合Faster R-CNN深刻理解 Anchor： 预测阶段（预测阶段的anchor都是训练好的，用来直接预测物体BBox），例如下图左边，是特征图上的一个特征点，这个特征点对应有9个训练好的Anchor，不同尺度，可以看出这个特征点对应原图片的人这个类别，而且anchor也覆盖了原图片人的区域，见下图中间，如果将所有特征点的所有Anchor绘制出来，可以看出完全覆盖整幅图片，见下图右边。训练阶段：训练阶段每个特征点会有初始的生成的9个Anchor，然后通过训练对其进行微调，例如：如果这个特征点的类别是一个人，然后将9个Anchor与人的GT BBox算IOU，选择IOU最大的那个Anchor来预测人的BBox，从而对选中的Anchor计算回归损失，完成训练。
  
  在原图中生成anchor主要分为三步：参考
  RPN网络： RPN网络是Faster RCNN的精髓所在，将传统的候选区域生成方法使用卷积运算来代替，而且根据原文作者所说，使用卷积来生成候选区域使得RPN具有一定注意力机制，效果与前几代的RCNN相比，提升明显。首先，RPN网络接受任意尺寸大小的 Feature map 作为输入，然后会生成9K个anchor，并且RPN有两个输出，一个是anchor的类别信息，也就是该anchor是背景还是前景（只要有要识别的物体就属于前景），还有一个输出是该anchor的位置偏移信息（如果该anchor是背景，则该输出不重要），下图是RPN网络结构：
  RPN网络从接入vgg 提取的特征，到RPN网络如何识别每一个anchor的类别，注意这边进行的是二分类，即判断anchor的内容是背景还是前景；到RPN网络是如何对anchor位置进行修正的，详细过程参考：参考1，参考2，RPN网络详细结构如下（红色部分）：
  
  对Anchor的筛选工作： 现在我们已经有一堆经过修正后的anchor，并且也知道了每一个anchor属于前景的概率，但我们细想一下，现在anchor的数量是不是太多了，我们只用了一张800x600的图像作为输入就生成了16650个anchor，如果全部作为RoI（Region of Intererst，也就是感兴趣区域或者说候选区域）输入到后续网络中，这计算量属实有点大，所以就需要进行一些筛选工作，这其实也就是 RPN 网络中Proposal层所做的工作。
  首先 ，现在我们的anchor有许多因为是在边缘生成的，所以它们的坐标可能是负值，或者简单来说就是超出了图片的范围，那么就需要对这些anchor进行裁剪，把它们统一裁剪到图片范围内，也就是将anchor左上角坐标小于0的值用0代替，右下角坐标的X轴数值大于W就用W代替，Y轴数值大于H的用H代替。经过上一步的裁剪工作，就会有许多anchor会变得很小，这里我们设定一个阈值，凡是小于16*16的anchor，我们都把它丢弃掉。
  接着 ，因为我们已经有了每一个anchor属于前景的概率，那么很明显如果一个anchor属于前景的概率太小，那么也没有留着的必要性，所以对这些anchor的前景概率从大到小进行argsort，得到每一个anchor的排序索引，只取前6000个，到这一步anchor还是很多，但此时不能再鲁莽的去除anchor，因为有可能会有误判（毕竟这个前景概率只是rpn的预测，并不是真实的），此时需要用NMS方法把IoU大于0.7的进行合并，对于合并完的anchor再取前300个，这样就把输入到RoI网络的anchor的数量大大减少了。
  注：需要注意的是，此处的6000以及300是测试阶段的配置，训练与此处不一样。
  RPN总结： RPN部分内容比较多，第一次了解可能会被绕晕，做一个简单的小结如下图。在作者代码中，主要把RPN主要分成了两部分，一个是RPN Head，另一个是Proposal，RPN Head主要负责anchor的生成、anchor位置偏移量预测以及anchor的类别判断；Proposal负责对生成的anchor进行进一步的筛选，将筛选后的anchor作为RoI输入到后续的网络中。需要注意的是，因为不管是anchor的类别预测还是位置偏移量预测，这些都是在channel里面的，所以对这两个输出都需要使用 pytorch 的 permute 函数来将维度进行换位。
  
  ROI Head 部分： 与Fast RCNN 类似，固定ROI尺寸的方法也是使用ROI Pooling 的方法。
  
  训练部分： Faster RCNN 有三个部分需要训练，分别是特征提取器VGG16，RPN以及RoIHead。其中特征提取器一般是采用预训练模型进行微调，重点是 RPN 的训练以及 RoI 的训练，虽然原论文中Faster RCNN是将这两部分分开训练的，但现在大多数实现都是进行联合训练的方式。具体训练过程参考：参考

• 思考一个问题？ 为什么要生成一堆anchor，再对它们进行修正，而不是一开始直接预测候选区域的坐标？其实 YOLO v1 就是没有使用anchor，直接对候选区域的坐标进行预测，但作者发现，效果并不好，主要是因为网络很难收敛，训练难度较大，所以 YOLO 的作者后来就将 Faster RCC 的 RPN 进行了相关的修改，将 anchor 加入到了YOLO v2中，效果有了显著的提高。

• 比Fast rcnn 快在哪里： 容易想到，现在RPN网络可以与其他3个阶段共用同一个特征提取结果了，省掉了 selective-search 的时间。而事实上，selective-search是非常慢的，所以叫Faster。

FPN

• 单尺度训练弊端：注意到，Fast R-CNN是单尺度进行训练的，即：对于224x224的原图，生成7x7的Feature map，缩小的倍数非常大，最后一层Feature map 的感受野非常大，因此对于小物体检测效果非常差。
• 考虑： FPN网络考虑利用浅层的Feature map来进行预测，但是浅层的信息虽然感受野比较小，位置信息很明确，但是浅层的Feature map语义信息比较弱，也就是不利于最后的分类。所以这里是一个矛盾的问题？怎么解决呢？融合呗！！！
• FPN就能很好的解决这一个矛盾的问题！！！！
• 尺度常见方法：
  
  
  

• FPN网络结构：
  思想： 将高层的特征通过上采样与低层的特征进行融合，这样每一层的语义信息和位置信息都比较好。
  
• 整体描述： 首先是从底到上的特征提取过程（vgg、resNet等都可以用）；然后是从上到下的过程（进行上采样，方法可以是双线性插值、反卷积等等）；以及从左到右的横向连接（融合特征），最后为了解决融合的一种混叠效应，一般都又进行3x3卷积特征提取，得到最终的特征层。注意：FPN是一种思想，而不是某一种具体的网络，结合其他具体的网络可以形成特定的FPN网络，比如ResNet-FPN等等。
• FPN的优势： 精准的定位+很强的语义信息。
• ResNet-FPN：
  
  
  注意：FPN还可能输出一个P6，这个P6作为RPN的输入。
  
• FPN+RPN+Fast RCNN = Faster RCNN
  
• 抛出一个疑问 ？如果使用FPN的话，我们的ROI到底要去哪一个Feature map上切呢？？？？之前的Fast RCNN 我们是只有一个Feature map的，但是多尺度训练，怎么选择多个Feature map的哪一个呢？
  做法：使用公式计算，主要根据ROI的宽高来进行确定，例如宽高越大的ROI，应该从更高层的Feature map去切！因为高层感受野大嘛！
  

Mask-RCNN

• FPN+RPN+Fast RCNN+Mask predition = Mask RCNN
• 整体结构
  
  

• 整体描述： ①首先输入图片经过FPN网络得到多尺度特征图；②然后将多尺度特征图的P6特征层输入到RPN网络中生成对应原图的ROIs，并且在步骤1中生成的多尺度特征图上切出对应的Feature map的ROIs；③然后将ROIs进行ROI Align操作固定到同一尺寸；④最后将固定尺寸的ROIs输入到FC中进行分类和边框回归，同时输入到mask分支进行mask预测。
• 具体说：
  特征提取： Mask RCNN采用ResNet-FPN作为backbone进行特征提取，输出多尺度特征图。
  mask分支： Faster-RCNN网络的最后分别是分类网络和回归网络两条路并行，Mask-RCNN则是再加一条Mask网络与它们并行。结构如下图：(使用全卷积网络FCN)注意不管物体的大小是多少，返回的都是28x28x80的结果，返回原图得根据proposal进行变换。
  
  ROI Align:
  类似于ROI Pooling，使得所有的Feature map RoIs的尺寸固定（fixed size feature map），进而输入到后续网络进行分类、边框回归和Mask预测。对于尺寸变换操作，由于RoI Pooling进行 两次量化操作（前面有误差分析） ，使得特征图对应位置不准，带来较大的精度损失问题，因此使用RoIAlign算法，提高RoI与原图的对齐精度。对齐问题在分类和框选时影响不大，但在语义分割需要严格依赖每个像素点的坐标时，影响会很大。 ROIAlign能够解决对齐问题。图像处理中常用双线性插值对颜色进行采样，RoIAlign使用双线性插值的方法解决获得浮点数坐标点上的特征值。双线性插值原理如图3.8所示，红色点Q11，Q12，Q21，Q22为已知的4个像素点，首先进行X方向的线性插值，在Q12，Q22中插入蓝色点R2，Q11，Q21中插入蓝色点R1，然后进行Y方向的线性插值，通过第一步计算出的R1与R2在Y方向上插值计算出插值P点。
  
  如下图所示，虚线网格表示 5x5 的特征图，实线的矩形框表示在特征图上的 H x W 的RoI，输出为 2x2 的实线网格。对于输出 2x2 的每一个cell又分成四个小网格，并取每一个小网格的中心点，每个中心点的值又通过邻近的特征图点进行双线性插值得到，最后每个cell的值为四个小网格的最大值或者平均值。
  
  ROI Align保留了两次的浮点数，因此对齐精度大大提高。ROI Pooling / Align 详细分析参考
  
  注意：还有第三种池化的方法：ROI Warp，参考 RoIWarp的想法和RoIAlign差不多，唯一的区别是 ROI Warp是将ROI量化到 Feature map上。
  损失函数定义： 训练过程中，损失函数L的定义如下式所示，由分类损失函数L_cls、定位损失函数L_box和分割损失函数L_mask三部分共同构成。
  
  Lcls和Lbox： 分类误差和检测误差与 farster R-CNN基本一致。
  Lmask:
  ①训练的时候：结合下图，mask分支预测的7x7的特征图，对于每一个特征点都预测一个向量，向量的维度为类别总数。Lmask对于每一个像素使用二值的sigmoid交叉熵损失，这与一般的分类使用交叉熵损失有区别。对于每一个像素，都是用sigmod函数进行求相对熵，得到平均相对熵误差Lmask。对于每一个ROI，如果检测得到ROI属于哪一个分类，就只使用哪一个分支的相对熵误差作为误差值进行计算。（举例说明：分类有3类（猫，狗，人），检测得到当前ROI属于“人”这一类，那么所使用的Lmask为“人”这一分支的mask。）这样的定义使得我们的网络不需要去区分每一个像素属于哪一类，只需要去区别在这个类当中的不同分别小类。最后可以通过与阈值0.5作比较输出二值mask（预测时）。这样避免了类间的竞争，将分类的任务交给专业的classification分支。
  
  ②预测的时候：假设有三种类别（猫、狗和气球），首先是得到图片中物体的检测框BBox和类别名，例如类别是气球，然后对BBox框里面的每一个像素值取相应的狗的类别的 mask 结果，通过与阈值0.5作比较输出二值mask：0 或者 1，这样就绘制了气球的掩码！示意图如下：
  
• Mask RCNN应用：
  实例分割
  目标检测也可以（屏蔽mask分支）
  人体姿态估计：简单修改，将mask分支的类别改为人体关键部位。
  6-D姿态估计：给一个二维图片，画出物体在三维空间中的BBox。mask rcnn + pose分支！！！