Faster RCNN交替训练法详解

Posted 2023-02-25 mazinkaiser1991

对Faster RCNN的详解类文章实在是数都数不过来，这些详解类的文章大多是从网络结构角度出发，对于Faster RCNN的训练流程介绍的比较少。从我个人的经历来看，感觉单纯的理解网络结构对Faster RCNN理解的还不够透彻，尤其是生成有效anchor这一块。因此本文从Faster RCNN的训练流程这个角度出发，对Faster RCNN进行详解，重点对anchor相关的操作进行细致分支。

本文采用的训练流程不是基于某个实现，而是基于原论文中3.2小节中给出的“4-Step Alternating Training”（四步交替训练流程）。

“4-Step Alternating Training”，四步交替训练流程如下：

• 训练RPN

RPN的详细训练方法在3.1.3节有详细介绍：从每幅图片中生成训练所需的每组mini-batch数据。每组mini-batch包括若干的正样本与负样本，考虑到正负样本平衡的问题，每组mini-batch不是使用所有的样本，而是随机采集256个样本构成一组mini-batch，正样本与负样本数量尽量保持1：1，如果达不到的话，也即正样本数量不足128的话，就使用负样本补齐。对于损失函数在此不做分析。

至此RPN的训练方法已经非常清楚了，接下来就是搞清楚什么是正负样本。在本文中正负样本被称为anchor，对于正负anchor的定义在文章的3.1.2节，正anchor的定义包括两种情况：与groundtruth的IoU最大的anchor，与任何groundtruth的IoU大于0.7anchor。以上两种情况都被作为正anchor，其实只有第二种情况基本已经足够，但为了保证不会出现一幅图片一个正anchor都没有的情况，所以又添加了第一种情况。负样本是指与groundtruth的IoU的小于0.3的。IoU大于0.3小于0.7的，或者不是正样本的感觉就不参与训练。

但是问题又来了，这个anchor不是在最后一层feature map上滑窗获得的吗，怎么和groundtruth算IoU？其实理解这个问题需要理解一个关键概念“ROI Projection”，这个概念不是我自己造的，是在SPPnet这篇文章的最后附录里提到的一个概念：

有兴趣可以仔细的研读这一段。给大家总结一下，Feature map与原图的坐标可以相互转化，转化公式如下，定义，为原图上的点，，为该图经过卷积与池化操作后得到的feature map：

Feature map To origin image

其中S是经过卷积与池化操作后得到的缩放倍数。由这里还有一个重要前提，这个公式成立的前提是做卷积操作时需要对图做kernel size/2向下取整的padding操作。之所以要做这样一步，是为了经过卷积操作后原图大小保持不变，而经过池化操作后原图大小变为原来的1/4，经过几次池化，就变为原图大小的。

至此已经分析完了，一个anchor与原图上一个点的对应关系，这还不够，仅靠一个anchor还无法学习不同尺度的物体特征，因此本文中一个anchor对的是原图上9个不同大小的采样框。具体来说就是3种不同的大小与3种不同的长宽比，原文中给出的三种不同大小是128*128，256*256，512*512，三种不同的长宽比是1：1，1：2和2：1。

以128*128大小举个例子，1：1大小非常好理解，就是128*128大小的采样框，以这个大小为滑窗在原图上滑动，在每个滑动位置查看是否有groundtruth为正样本，或者是负样本。好了滑窗大小我们已经有了，滑窗位置我们就可以根据上面的公式算出在原图上的位置。比如对于feature map上的（0，0）点，其在原图上的坐标还是（0，0），滑窗就是应该是（-64，-64，64，64）以上四个值分别为（left_top_x，left_top_y，right_buttom_x，right_buttom_y）。这个计算方法对不对？可以通过作者给出的实现的示例进行验证（从我看到的一些资料上看，有一个generate_anchor.py可以生成（0，0）点处的anchor，我没有跑这个程序，直接把结果贴出来）：

[[ -84.  -40.   99.   55.]
 [-176.  -88.  191.  103.]
 [-360. -184.  375.  199.]
 [ -56.  -56.   71.   71.]
 [-120. -120.  135.  135.]
 [-248. -248.  263.  263.]
 [ -36.  -80.   51.   95.]
 [ -80. -168.   95.  183.]
 [-168. -344.  183.  359.]]

通过对比可以发现，第四行的结果就是大小为128*128，长宽比为1：1，中心点坐标为（0，0）处的采样框。

通过以上过程就可以大约生成共20000个采样框，此处以文中给出的例子为例，原图大小为1000*600，经过4次卷积与池化操作后，生成的feature map大小约为60*40（1000/16=62.5，600/16=37.5），每个feature map像素对应有9个anchor，所以共有约60*40*9，共20000个采样框，去除掉出图的采样框还剩约6000个。

至此所有的采样框已经生成完毕，从6000个anchor中随机采样选出256个候选框用于训练RPN网络，至此RPN网络的训练流程就分析完了。其实Faster RCNN的核心内容至此已经分析的差不多了。

总结一下：训练RPN送入网络的是256个候选框，groundtruth是与之配对的boundingbox，对于负样本就没有boundingbox就没有回归框任务，只有分类任务。我们可以发现为了选择候选框，一共进行了3次选择：

1）首先是生成了大约20000个候选框。

2）去除掉其中与边缘相交的，选择其中大约6000个。

3）最后在6000个中选择其中256个用于训练。

特别注意：训练RPN的过程是没有“generate proposal”的过程的，也就是不会有NMS的过程。以何为证：stage1_rpn_train.pt文件中就没有“ProposalLayer”层。先说stage1_rpn_train.pt文件，这个文件是FasterRCNN原版实现中交替训练法的prototext文件，“ProposalLayer”层的定义位于“proposal_layer.py”文件中，其功能是根据RPN生成的候选框应用NMS算法进行过滤，生成最终的候选框。“generate proposal”其实是在RPN训练之后，Fast RCNN训练之前，其结果全部写到硬盘中。

• 训练Fast RCNN

此时使用RPN产生的候选框互相之间交叠会比较大，也即冗余非常多，所以要对RPN产生的候选框执行进一步执行NMS操作，这正是“ProposalLayer”层的作用。

ProposalLayer的作用不仅限于应用NMS，在应用NMS前首先对RPN的结果进行过滤。首先对大约20000个anchor的回归框结果进行过滤，过滤的标准是proposal的height与width均需要大于RPN_MIN_SIZE。

然后应用NMS。NMS的排序标准是分类的分数（此处是正负候选框的分数），NMS阈值是0.7，经过这一步操作后大约还剩2000个候选框，选择其中top-N个框训练Fast RCNN网络。

其中有两个重要的参数：RPN_PRE_NMS_TOP_N、RPN_POST_NMS_TOP_N又分为train、test，train的值分别为12000，2000，也即在训练Fast RCNN过程中，使用已经训练好的RPN网络生成proposal，在对框进行过滤后、应用NMS前保留其分数最高的前12000个框，应用NMS后保留正类样本的2000个框。test的值分别为6000，300。应用方式相同。

有了NMS的结果，就可以用于替代原来Fast RCNN中使用的Selective Search算法生成候选。这一步不再训练RPN而是利用RPN产生region proposal，将region proposal送入Fast RCNN进行训练。此时Fast RCNN与RPN还不共享卷积层参数，是两个完全独立的网络。

• finetune RPN

为了finetune RPN首先，使用Fast RCNN的参数初始化RPN，同时保持RPN与Fast RCNN共享的参数保持不变，仅finetune RPN自己的层，通过以上操作，RPN就与Fast RCNN共享卷积层参数。

• finetune Fast RCNN

保持共享的卷积层参数保持不变，仅finetune Fast-RCNN自己的层。