缩进经过RCNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。

图1 Faster CNN基本结构（来自原论文）

缩进依作者看来，如图1，Faster RCNN其实可以分为4个主要内容：

Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。

Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于foreground或者background，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。

Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals，综合这些信息后提取proposal feature maps，送入后续全连接层判定目标类别。

Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别，同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。

所以本文以上述4个内容作为切入点介绍Faster RCNN网络。

缩进图2展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像，首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层；RPN网络首先经过3x3卷积，再分别生成foreground anchors与bounding box regression偏移量，然后计算出proposals；而Roi Pooling层则利用proposals从feature maps中提取proposal feature送入后续全连接和softmax网络作classification（即分类proposal到底是什么object）。

path:${py-faster-rcnn-root}/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt

图2 faster_rcnn_test.pt网络结构

1 Conv layers

缩进Conv layers包含了conv，pooling，relu三种层。以python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构为例，如图2，Conv layers部分共有13个conv层，13个relu层，4个pooling层。这里有一个非常容易被忽略但是又无比重要的信息，在Conv layers中：

所有的conv层都是：kernel_size=3，pad=1

所有的pooling层都是：kernel_size=2，stride=2

为何重要？在Faster RCNN Conv layers中对所有的卷积都做了扩边处理（pad=1，即填充一圈0），导致原图变为(M+2)x(N+2)大小，再做3x3卷积后输出MxN。正是这种设置，导致Conv layers中的conv层不改变输入和输出矩阵大小。如图3：

图3

类似的是，Conv layers中的pooling层kernel_size=2，stride=2。这样每个经过pooling层的MxN矩阵，都会变为(M/2)*(N/2)大小。综上所述，在整个Conv layers中，conv和relu层不改变输入输出大小，只有pooling层使输出长宽都变为输入的1/2。

缩进那么，一个MxN大小的矩阵经过Conv layers固定变为(M/16)x(N/16)！这样Conv layers生成的featuure map中都可以和原图对应起来。

2 Region Proposal Networks(RPN)

Faster RCNN的分析就结束了，之后会缓慢更新YOLO，YOLO V2，SSD，Mask RCNN等内容，敬请期待~

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