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Faster-RCNN详解

Faster-RCNN源码分析可以点击这里

1. 向前传播过程

1.1 CNN提取特征

就是将图片输入到预训练好的CNN网络中获取特征图feature map。

以含有四层maxpool的vgg网络为例，输入图片大小为（w,h,3）,则输出特征图的大小为（w/16, h/16, 512）

1.2 RPN网络

Faster-RCNN一个重要的变化就是抛弃了前代RCNN使用SS(Selective Search)方法生成检测框，而是使用RPN网络。

1.2.1 生成anchor base

anchor base就是由两个参数scale=[8,16,32]和ratio=[0.5,1,2]两个参数生成的生成的，scale指anchor的长，ratio指anchor的长宽比，有这两个参数进行组合就能得到9个anchor base，anchor base用四个坐标(x,y,w,h)保存（分别表示中心点的坐标和长宽）。如下图所示

1.2.2 获得所有anchor box

然后让anchor base在特征图feature map（w/16, h/16, 512）的每一个像素点上移动，由此就能得到$k = 9*\cfrac{w}{16}*\cfrac{h}{16}$个anchor。就是下图画圈部分的操作。

（注意anchor的坐标是相对与原图上的坐标，而不是特征图上的，所以在特征图上移动时需要将坐标映射会原图，在这里直接x,y坐标乘以16即可，因为特征图相对于原图缩小了16倍）

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AoKXbQ79-1595253678225)(https://s1.ax1x.com/2020/07/20/U4p2bd.png)]

1.2.3 边框回归获得ROIs

1. 先使用Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))对特征图进行处理，得到图中的中间层（intermediate layer）
2. 使用Conv2d(512, 9*2, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), padding=(1, 1))对中间层进行处理得到anchor box的分类参数（用于判断anchor box中的是否含有检测目标，即前景和背景）
3. 使用Conv2d(512, 9*4, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), padding=(1, 1))对中间层进行处理得到anchor box的位置修正参数，然后将参数带入坐标回归公式就能得到ROIs的坐标。

坐标回归公式如下（ $d(P)$为该卷积网络输出的参数， $P$为anchor的坐标，$\hat{G}$为回归后的预测坐标 ）：

1.2.4 筛选去掉一部分ROIs

上一步对anchor box使用边框回归获得了所有的ROIs，但是数量太多了，直接进行后续计算会增大计算量，所需需要筛选去掉一些。

1. 将上述边框回归过程中得到的分类参数（用于判断前景和后景）输入到softmax，在其中选择得分大于给定得分阈值的那部分ROIs。
2. 在上述基础上再进行nms（非最大抑制），进一步筛选掉一部分ROIs。
3. 最后再剩余的ROIs随机抽取R个（训练时抽取2000个，测试时抽取300个）

通过以上步骤就完成了ROIs的筛选。

1.3 ROIPooling

ROIPooling起始就是简化版的金字塔池化（SSPNet），这里参考了这篇文章

1. 假设下图就是我们的特征图

2. 然后我们需要将ROIs（是原图上的坐标）映射到特征图上，如下图所示：

3. 由于不同的ROI的大小和形状都不相同，但是我们却希望得到相同的输出怎么办呢？ 这就是ROIPooling的核心部分，假设我们想得到一个2*2的输出，那么我们就能将上述ROI对应的特征图划分为如下图所示的2*2的矩阵，然后再每个小矩阵上分别使用maxpool即可。

划分~

分别使用maxpool

1.4 获得最后的预测结果

1. 将上述ROIPooling后得到所有ROIs相同大小的输出特征输入到全连接层中，假设最后获得一个4096的一个输出向量。
2. 将上述4096向量输入到用于边框回归的全连接网络，再使用上述的边框回归计算公式得到最终的边框。
3. 将上述4096向量输入到种类回归（共n_class +1 种，n_class种物体，还有一种表示背景）的全连接网络，得到各个边框的物体种类和相应的置信概率。

2. 反向传播过程

2.1 RPN网络的训练

RPN网络需要训练的部分就是位置修正参数和种类参数（前景和背景）的卷积网络。

对于位置修正参数，我们只需要根据人工标定的bounding box，然后结合生成的anchor box就能获得推得位置修正参数的ground truth（其实就是由anchor box和和位置修正参数推到ROI的逆过程），然后计算Smooth L1 Loss(探测边框回归)

对于种类参数，计算Softmax Loss(探测分类概率)

得到上述的两个损失值，然后根据下列的损失函数就能得到最终的损失函数：

$L(\left\{ p_i \right\},\left\{ t_i \right\})=\cfrac{1}{N_{cls}}\underset{i}{\sum}L_{cls}(p_i,p_i^*)+\lambda \cfrac{1}{N_{cls}}\underset{i}{\sum}p_i^*L_{reg}(t_i,t_i^*)$

2.2 最后预测网络的训练

和RPN网络的训练十分类似，就是一个位置修正参数和种类参数（n_class+1种）的全连接网络的回归。

对于位置修正参数，根据人工标注的bounding box结合输入的ROIs就能得到位置修正参数，然后计算Smooth L1 Loss(探测边框回归)

对于种类参数，计算Softmax Loss(探测分类概率)

同上计算最后的损失值