深度篇—— CNN 卷积神经网络(三) 关于 ROI pooling 和 ROI Align?与插值_综合

返回主目录

返回 CNN 卷积神经网络目录

上一章：深度篇—— CNN 卷积神经网络(二) 细说池化(pooling) 与反池化(unpooling)

下一章：深度篇—— CNN 卷积神经网络(四) 使用 tf cnn 进行 mnist 手写数字代码演示项目

本小节，细说关于 ROI 与插值

三. 关于 ROI

1. ROI pooling (Region Of Interesting pooling, ROI pooling) 感兴趣区域池化

(1). 目标检测 typical architecture (典型架构) 通常可以分为两个阶段：

①. region proposal (区域提案)

给定一张输入 image 找出 objects 可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列 object 可能的 bounding boxes。这些通常称为 region proposal 或 region of interest (ROI)

②. final classification (最终分类)

确定上一阶段的每个 region proposal 是否属于目标一类或者背景。

(2). 这 architecture 存在的一些问题：

①. 产生大量的 region proposal 会导致性能问题，很难达到实时目标检测。

②. 在处理速度方面是 suboptimal (次优)

③. 无法做到 end-to-end training。

(3). 于是提出了 ROI pooling。ROI pooling 层实现 training 和 testing 的显著加速，并提高检测 accuracy。该层有两个输入：

①. 从具体多个卷积核池化的深度网络中获得的固定大小的 feature map

②. 一个表示所有 ROI 的的矩阵，其中表示 ROI 的数目。则表示第一列为图像的 index，其余四列分别为左上角和右下角的坐标。

(4). ROI pooling 的具体操作

①. 根据输入 image，将 ROI 映射到 feature map 对应位置

②. 将映射后的感兴趣区域划分为不同大小(也可以有相同大小) 的 sections (部分)， sections 数量与输出的维度相同。

③. 对每个 sections 进行 max pooling 操作。

这样就可以从不同大小的方框得到固定大小相应的 feature map。值得一提的是，输出的 feature map 的大小不取决于 ROI 和卷积 feature map 的大小。ROI pooling 最大的好处就在于极大地提高了处理速度。

(5). ROI pooling 总结：

①. 用于目标检测任务

②. 允许对 CNN 中的 feature map 进行重新使用

③. 可以显著加速 training 和 testing 的速度

④. 允许 end-to-end 的形式训练检测系统。

(6). ROI pooling example

将一个的 feature map 通过 ROI pooling 后，输出一个大小为的 feature map。

①. 输入大小的 feature map

②. 将 region proposal 投影到 feature map 之上的位置(左上角、右下角坐标) ：(0, 3), (7, 8)

③. 将其划分为个 sections (因为输出大小为，划分的大小，根据输出的要求而定)

④. 对每个 section 做 max pooling。

2. ROI Align (Region Of Interesting Align, ROI Align)

(1). 在 ROI pooling 中，是将不同 size 的 ROI 区域映射到固定大小的 feature map 上，它导致两次量化带来的误差：

①. region proposal 的 xywh 通常是小数，但是为了方便操作会把它整数化。

②. 将整数化后的边界区域分割成个单元，对每一个单元的边界进行整数化。

(2). 两次整数化的过程如下：

事实上，经过上述两次整数化，此时的候选框已经和最开始回归出来的位置有一定的偏差，这个偏差会影响检测或者分割的准确度。在论文中，作者把它总结为 misalignment (未对准) 问题。

(3). 为了解决这个问题，引入了 ROI Align。

ROI Align 的思路很简单：

取消量化操作，保留了小数，使用双线性插值的方法(下面会说到) 获得浮点数上的像素点上饿图像数值，从而将整个特征聚集过程转化为一个连续的操作。在具体算法操作上，ROI Align 并不是简单地补充出候选区域边界上的坐标点，然后将这些坐标点进行池化，而是重新设计了一套流程：

①. 遍历每一个候选区域，保持浮点数边界不做量化

②. 将候选区域分割成 $\large k \times k$ 个单元，每个单元的边界也不做量化

③. 在每个单元中计算四个固定的采样点坐标位置(在论文中，作者发现设为 4 个采样点会获得最佳性能，甚至直接设为 1 在性能上也相差无几)，用双线性插值的方法计算出这四个位置的值，然后进行最大池化操作。

(4). ROI Align example

下图中虚线部分表示 feature map，实线表示 ROI，这里将 ROI 切分成 $\large 2 \times 2$ 的单元格。如果采样点数是 4，那首先将每个单元格子均分成四个小方格(如红线所示)，每个小方格中心就是采样点。这些采样点的坐标通常是浮点数，所以要对采样点像素进行双线性插值(如四个箭头所示)，就可以得到该像素点的值了。然后对每个单元格内的四个采样点进行 max pooling，就可以得到最终的 ROI Align 的结果。

事实上，ROI Align 在遍历取样点的数量上没有 ROI pooling 那么多，但却可以获得更好的性能。这主要归功于解决了 misalignment (未对准) 的问题。

四. 插值

1. 线性插值

已知数据 $\large (x_{0}, y_{0})$ 和 $\large (x_{1}, y_{1})$ ，要计算 $\large [x_{0}, x_{1}]$ 区域某一位置 $\large x$ 在直线上的 $\large y$ 值。

计算方法很简单，通过斜率相等就可以构建 $\large y$ 和 $\large x$ 之间的关系：

$\large \frac{y - y_{0}}{x - x_{0}} = \frac{y - y_{1}}{x - x_{1}}$

$\large y = \frac{x - x_{0}}{x_{1} - x_{0}} \cdot y_{1} + \frac{x_{1} - x}{x_{0} - x} \cdot y_{0}$

仔细看就是用 $\large x$ 和 $\large x_{0}$ 、 $\large x_{1}$ 的距离作为一个权重(除以 $\large x_{1} - x_{0}$ 是归一化的作用)，用于 $\large y_{0}$ 和 $\large y_{1}$ 的加权。这个思想很重要，因为知道了这个思想，理解双线性插值就非常简单了。

2. 双线性插值

双线性插值本质上流是在两个方向上做线性插值。

假设想得到 $\large P(x, y)$ 点的插值，可以先在 $\large x$ 方向上，对 $\large Q_{11}$ 和 $\large Q_{21}$ 之间做线性插值得到 $\large R_{1}$ ，同理可得到 $\large R_{2}$ 。然后在 $\large y$ 方向上对 $\large R_{1}$ 和 $\large R_{2}$ 进行线性插值就可以得到最终的 $\large P$ 。其实，知道这个就已经理解了双线性插值的意思了。