目标检测笔记-Faster R-CNN

Faster R-CNN

1.R-CNN

• 2014年由Ross Girshick在论文Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation中提出。

  

1）RCNN算法流程：

? 1.一张图片生成1K~2K个候选区域（使用Selective Search方法）

? 2.对每个候选区域，使用深度网络提取特征

? 3.特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类

? 4.使用回归器精细修正候选框位置

2）R-CNN存在的问题：

? 1.测试速度慢

? 2.训练速度慢

? 3.训练所需空间大

2.Fast R-CNN

? 在选取特征值时，R-CNN需要重复计算候选区域的特征值，fast R-CNN，只需要计算整张图的特征值，然后将候选区域映射到特征图上，从而大大减少了计算量。

? 在训练时并不是选择所有的候选框，只会取一部分，训练数据的采样要有正样本和负样本，在作者的论文中，一次采用64个候选框，其中有正样本和负样本，作者认为只要候选框和真实的样本框IOU大于0.5那么就认定为正样本，小于0.5的就认证为负样本。

? 选取样本后通过ROI Pooling 层缩放到7*7的大小

1）分类器

? 输出N+1个类别的概率，N个检测目标的种类，一个背景，通过softmax函数后的所有概率相加的和为1。

2）边界框回归器

? 输出对应N+1个类别的候选边界框回归参数($d_x,d_y,d_w,d_h$)，共(N+1)*4个节点。

3）损失函数

? 损失函数同样分为分类损失和边界框回归损失。

• 分类损失：$L_{cls}(p,u)=?log{p}_u$???即为softmax交叉熵损失?

  ? 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)

1. 多分类问题(softmax输出，所有输出概率和为1)

$H=?{\sum }_i{o}_i^{?}log(o_i)$??

2. 二分类问题(sigmoid输出，每个输出节点之间互不影响)

$H=?\frac{1}{N}{\sum }_{i=1}^N[o_i^{?}log{o}_i+(1?o_i^{?})log(1?o_i)]$?

ps: 其中$o_i^{?}$??为真实标签值，$o_i$?为预测值，默认$log$?以$e$?为底等于$ln$

• 边界框回归损失：$[u>=1]$??????是艾弗森括号?，当u>=1时为1，其余为0。
  艾弗森括号代表着，当检测目标为背景时边界框损失不存在。
  

  ? 边界框回归参数$v_i$使用$G_i$?公式反解即可。

4）Fast R-CNN框架

3.Faster R-CNN（RPN+Fast R-CNN）

? 对比Fast R-CNN，Faster R-CNN只是使用一个RPN网络替代了SS候选框生成算法。

1）RPN结构

• 特征图的获取，使用ZF卷积网络得到256通道的特征图，使用VGG16卷积网络得到512通道的特征图

• 根据特征图对应的原图位置(这里使用特征图与原图的等比例对应即可，允许有误差，即比例不为整时取整),框出K个指定大小(下面是作者使用的大小)的anchor boxes。

  

• 通过上述步骤可以得到近2w个anchor boxes，去除跨越边缘的还剩6k，其中有很多框有重合部分，使用非极大值抑制，IOU设置为0.7，这样每张图片只剩下2k个候选框。

• 通过cls layer生成2K个类别分数(背景和物体的概率，此处使用softmax多分类，若使用sigmoid二分类则为K个类别分数)，通过reg layer生成4K个边界框回归参数。

• 关于正负样本：样本与标定框IOU大于0.7或者是最大的一个称为正样本，小于0.3的称为负样本。

2）RPN损失函数

? 分类损失使用的交叉熵计算(根据分类使用算法选择多分类还是二分类)，边框回归损失计算同Fast R-CNN边界框损失计算一致。$\lambda$?文章中的取值为10，故可近似合并参数。后面Fast R-CNN网络的损失函数与之前一致。文章中采用双网络单独训练，一般直接使用RPN和Fast R-CNN损失联合训练的方法。

3）Faster R-CNN框架

4）存在的问题

• 对小目标检测效果差高层次的抽象，导致特征丢失。
• 模型大，检测速度较慢，主要原因是因为两次预测。