Faster RCNN学习笔记

Posted 2022-07-12 摆烂无敌王者

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文章目录

• 前言
• 一、Faster RCNN概览
• • 1.1.什么是Anchor
  • 1.2.Faster RCNN算法基本流程
• 二、两大网络——RPN和RCNN
• • 1.RPN
  • 2.RCNN全连接网络
• 三、ROI Pooling

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前言

最近在学习Faster RCNN，所以做一个笔记来记录一下，这样也方便日后的复习， 有错误欢迎指出

一、Faster RCNN概览

Faster RCNN算法发表于NIPS2015，是一种两阶段算法。相较于Fast 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，极大的提升了检测速度。

1.1.什么是Anchor

Anchor可以看做是图像上很多固定大小与宽高的方框。假设一个256256大小的图片，经过64、128、256的下采样后，产生44、22、11的特征图，我们在这三个特征图上每个点上都设置三个不同大小的Anchor。
在Faster RCNN中，Anchor被当做强先验的知识，接下来就只需要将Anchor与真实物体进行匹配，进行分类与位置的微调即可，这样可以极大的降低网络收敛的难度，因此其速度也就得到了巨大的提升。

1.2.Faster RCNN算法基本流程

上图是Faster RCNN常用的一个图片，它简要说明了Faster RCNN的主要内容。从功能模块来讲，Faster RCNN主要包括了特征提取网络（conv layers）、RPN模块（Region Proposal Network）、ROI Pooling模块和RCNN模块。下面是它们的具体功能：
**1.特征提取网络Backbone：**即特征提取网络，用于提取特征。以VGGNet为例，假设输入图像大小是3600800，由于VGGNet包含了4个Pooling层，下采样率为16，则输出的feature map的大小为5123750（具体计算可以参考VGGNet）
**2.RPN模块：**区域生成模块，作用是生成较好的建议框，在这里要用到Anchor。RPN又分为5个子模块：

• Anchor生成：RPN对feature map上的每个点都对应了9个Anchor（以上图为例，每个图片生成37509个Anchor）这9个Anchor大小不同，对应到原图基本可以覆盖全部出现的物体，接下来，RPN的工作就是从中筛选，调整出更好的位置，得到Propos

• RPN卷积网络：利用1*1的卷积在feature map上得到每一个Anchor的预测得分与预测偏移值
• 计算RPN loss：这一步只在训练中，将所有的Anchor与标签进行匹配，匹配程度较好的Anchor赋予正样本，较差的赋予负样本，得到分类与偏移的真值，与第二步中的预测得分与预测偏置进行loss计算
• 得到Proposal利用第二步中每一个Anchor预测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：进一步筛选Proposal得到ROI（默认256个）
  3.ROI Pooling模块：这部分主要是用来接收RPN提取的feature map和RPN的 ROI，输送到RCNN网络中。由于RCNN模块使用了全连接网络，要求特征的维度固定，但每一个ROI对应的特征大小各不相同，无法送到全连接网络中，因此ROI Pooling将ROI特征池化到固定大小，方便送入网络。
  4.RCNN模块：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的位置，并计算损失，完成整个Faster RCNN的过程。该部分分为三个模块：
• 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。在实际实现时为了方便，这一步往往与RPN最后筛选ROI那一步放在一起
• RCNN loss：通过RCNN的预测值与ROI部分的真值，计算分类与回归loss

二、两大网络——RPN和RCNN

1.RPN

RPN的输入：feature map、物体标签
输出：Proposal、分类Loss、回归Loss。其中Proposal用于后续模块的分类与回归，两部分损失用于优化网络。
RPN具体原理如下图：
这里的sliding Window实际上就是对特征图做了3*3的卷积操作。
对于物体检测任务，模型需要预测每一个物体的类别及其出现的位置，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。而RPN每次输出有两个分数，分别是物体的分数和背景的分数，4个坐标，也就是针对原图像的偏移。
对于分数的判断，RPN通过计算Anchor和标签的IOU来判断一个Anchor是属于前景还是背景。关于IOU的介绍可以看之前的文章
https://blog.csdn.net/qq_46738367/article/details/125059765?spm=1001.2014.3001.5501
当IOU大于一定值时，该Anchor的真值为前景，低于一定值时，该Anchor为背景。

在通过RPN分类与回归网络得到模型的预测值后，为了计算预测的损失，需要得到分类与偏移预测的真值。具体步骤为：生成全部Anchor→Anchor与Gt匹配打标→Anchor筛选→求解偏移真值
生成Anchor前面已做介绍，下面主要说明后面三步
1.标签匹配：为了计算Anchor的损失，在生成Anchor后还需要得到每个Anchor的类别，由于RPN的作用是生成建议框，因此只需要区分正样本和负样本就可以了。具体的区分标准为：

• 对于任何一个Anchor，与所有标签的IOU小于0.3则视为负样本
• 对于任何一个标签，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IOU大于0.7则视为正样本

2.Anchor的筛选：由于Anchor的数量接近两万（37509=16650），并且大部分Anchor的标签都是背景，如果都计算损失的话会使正负样本失去均衡，不利于网络的收敛。因此RPN默认选用256个Anchor进行损失的计算，其中最多不超过128个正样本，如果数量超过限定值，就进行随机选取。
3.求解回归偏移真值：前面第二步在真实边框与锚框匹配时，已经将每个Anchor赋予正样本或者负样本代表了预测类别的真
值，当然锚框的标签属于负样本的话。是不参与计算回归损失的。现在我们需要知道那些标签为正样本的锚框与真实边框的偏移值，以便后面计算回归损失，具体公式见偏移量的真值。

得到偏移量的真值后，将其保存在bbox_targets中。与此同时， 还需要求解两个权值矩阵bbox_inside_weights和bbox_outside_weights，前者是用来设置正样本回归的权重，正样本设置为1，负样本设置为0，因为负样本对应的是背景， 不需要进行回归； 后者的作用则是平衡RPN分类损失与回归损失的权重。

2.RCNN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。

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。什么意思呢？这是指送入最后的分类网络和回归网络的特征大小是（batch，256， 4096），是三个维度的数据，而不是我们通常认为两个维度的数据，这相当于训练了256个全连接层，输入大小是4096，输出是21（或者是84），而按我们直觉上只需要训练一个就够了，因此说其造成了重复计算。这也是FasterRCNN的一个缺点。

三、ROI Pooling

ROI Pooling作用是将各种大小宽高不同的Anchor生成的ROI变换成维度相同的特征，便于输入上面的RCNN全连接网络中进行分类与回归预测量的计算。
例如输入的feature map为：
region proposal投影为：

将其划分为（22）个sections（因为输出大小为22），我们可以得到：

对每个section进行最大池化可以得到：