开源|如何用Caffe深度学习框架实现A-Fast-RCNN

Posted 2021-04-29 全球人工智能

全球人工智能

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文章来源：arxiv、Github  编译：马卓奇

文章投稿：[e-mail]

论文摘要：A-Fast-RCNN模型通过用对抗网络生成具有遮挡和变形的样本，并用其训练检测网络，从而使得网络能够对样本的遮挡和变形问题更加的鲁棒。

 

如何学习一个具有变形和遮挡不变形的目标检测器？目前的方法是使用数据驱动的方法来收集大规模的数据集，然后其中会含有不同条件下的目标样本。人们希望最终的分类器可以使用这些样例来学习得到不变性。但是有可能在数据库中看到所有的遮挡样例吗？作者认为，与类别一样，遮挡和目标变形也遵循“长尾理论”。有的遮挡和变形样例很少见，甚至于几乎不会出现，但是我们需要学习一个可以对这些现象不敏感的模型。在这篇文章中，作者提出了一个替代方法。作者提出学习得到一个对抗式网络，可以生成具有遮挡和变形情况的样例。对抗网络的目标是生成让目标检测器难以分类的样例。在该算法框架下，原始的检测器和对抗式网络都是联合学习的。实验结果表明，与Fast-RCNN框架相比，我们的算法在VOC07数据库上的（mAP）有2.3%的提高，在VOC2012目标检测挑战数据库上平均识别精度(mAP)有2.6%的提高。我们也公布了这篇文章的代码。

网络结构

ASDN网络结构以及与Fast RCNN的结合方法

 

ASDN网络采用使用RoI池化层提取的图像块特征作为输入。ASDN网络产生一个遮挡/丢弃掩模（occlusion/dropout mask），在下一步用于丢弃特征值，并且传递给Fast-RCNN的分类塔

代码实现：

这是基于Caffe版本的A-Fast-RCNN。我们最开始是用torch实现的，但是Caffe复现的版本更简单，更快，使用起来也更方便。

 

我们也发布了用对抗式空间丢弃网络（Adversarial SpatialDropout Network）来训练A-Fast-RCNN的代码。

 

声明：

该版本实现基于OHEM的代码复现，而它也是依次基于Faster R-CNN的Python代码和Fast R-CNN的代码实现的。如果使用相应部分的模型或代码，请引用他们的论文。

运行数据效果：

| Approach                      | training data          | test data         | mAP
| Fast R-CNN  (FRCN)            | VOC 07 trainval         | VOC 07 test      | 67.6
| FRCN with adversary           | VOC 07 trainval         | VOC 07 test      | 70.8

注：该结果基于VGG16网络

安装地址：

请根据安装说明进行准确安装，并且下载VOC数据库以及Faster R-CNN Python代码。

Github的使用方法

运行代码

./train.sh

包含三个阶段的训练：

1 训练标准的Fast-RCNN，进行10000次迭代，可以在这里下载该阶段的作者的模型和训练日志。

 

模型：https://dl.dropboxusercontent.com/u/334666754/CVPR2017_AFRCNN/fast_rcnn_std_iter_10000.caffemodel

日志：https://dl.dropboxusercontent.com/u/334666754/CVPR2017_AFRCNN/fast_rcnn_std.txt.2017-04-08_16-53-59

./experiments/scripts/fast_rcnn_std.sh [GPU_ID]  VGG16 pascal_voc

2 对抗式网络的预训练阶段，可以在这里下载该阶段的作者的模型和训练日志。

 

模型：https://dl.dropboxusercontent.com/u/334666754/CVPR2017_AFRCNN/fast_rcnn_adv_pretrain_iter_25000.caffemodel

日志：https://dl.dropboxusercontent.com/u/334666754/CVPR2017_AFRCNN/fast_rcnn_adv_pretrain.txt.2017-04-08_19-39-49

./experiments/scripts/fast_rcnn_adv_pretrain.sh [GPU_ID]  VGG16 pascal_voc

 复制上述两个模型的权重，用于初始化联合模型

./copy_model.h

3 检测器和对抗式网络的联合训练，可以在这里下载该阶段的作者的模型和训练日志。

 

模型：https://dl.dropboxusercontent.com/u/334666754/CVPR2017_AFRCNN/fast_rcnn_adv_iter_40000.caffemodel

日志：https://dl.dropboxusercontent.com/u/334666754/CVPR2017_AFRCNN/fast_rcnn_adv.txt.2017-04-09_22-09-57

./experiments/scripts/fast_rcnn_adv.sh [GPU_ID]  VGG16 pascal_voc

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