RCNN模块 rcnn步骤

RCNN算法

RCNN算法流程可分4个步骤：

• 一张图像生成1k~2k个候选区域（使用Selective Search方法）。
• 对每个候选区域，使用深度网络提取特征。
• 特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类。
• 使用回归器精细修正候选框位置。

1. 候选区域的生成

利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域，然后使用一些合并策略将这些区域合并，得到一个层次化的区域结构，而这些结构就包含着可能需要的物体。

2. 对每个候选区域，使用深度网络提取特征

将2000候选区域缩放到227×227(pixel)， 接着将候选区域输入事先训练好的AlexNet CNN网络，获取4096维的特征得到2000×4096维矩阵。

3. 特征送入每一类的SVM分类器，判别类别

将2000×4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘，获得2000×20维矩阵表示每个建议框是某个目标类别的得分。分别对上述2000×20维举证中每一列即每一类进行非极大值抑制剔除重叠建议框，得到该列即该类中得分最高的一些建议框。

4. 使用回归器精细修正候选框位置

对NMS处理后剩余的建议框进一步筛选。接着分别用20个回归器对上述20个类别中剩余的建议框进行回归操作，最终得到每个类别的修正后的得分最高的bounding box。

如图，黄色框口P表示建议框Region Proposal，绿色窗口表示实际Ground Truth, 红色窗口G表示Region Proposal进行回归后的预测窗口，可以用最小二乘法解决的线性回归问题。

二 非极大抑制剔除重叠建议框

RCNN算法框架小结

RCNN存在的问题

1. 测试速度慢：测试一张图片约53s(CPU)。用Selective Search算法提取候选框用时约2秒，一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余。
2. 训练速度慢：过程及其繁琐
3. 训练所需空间大：对于SVM和bbox回归训练，需要从每个图像中的每个目标候选框提取特征，并写入磁盘。对于非常深的网络，如VGG16，从VOC2007训练集上的5K图像上提取的特征需要数百GB的存储空间。

Fast RCNN算法

Fast RCNN算法流程可以分为3个步骤

• 一张图像生成1K~2k个候选区域(使用Selective Search方法)
• 将图像输入网络得到相应的特征图，将SS算法生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵（整副图像）
• 将每个特征矩阵通过ROI pooling 层缩放到7×7大小的特征图，接着将特征图展平通过一系列全连接层得到预期结果。
  Region of Interest
  
  
  

Fast RCNN分类器

Fast RCNN边界框回归器

边界框回归损失

边界框回归损失

Fast RCNN算法小结

Faster RCNNN算法

Faster RCNN算法流程可分为3个步骤：

• 将图像输入网络得到相应的特征图
• 使用RPN结构生成候选框，将RPN生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵
• 将每个特征矩阵通过ROI pooling层缩放到7×7大小的特征图，接着将特征图展平通过一系列全连接层得到预测结果。

RPN网络结构

通过特征图上的坐标（x,y）找到对应原图上的坐标（x, y）。

anchor= image(pixel) / feature map × 9

Faster RCNN算法总结：