6. Faster R-CNN

本文来源于https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html
https://blog.csdn.net/amor_tila/article/details/78809791

基于深度学习的目标检测技术演进：
R-CNN -> SPP-Net -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> R-FCN

1.Faster-RCNN结构

Fast R-CNN存在的问题：存在瓶颈：选择性搜索，找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们能不能找出一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？
解决：加入一个提取边缘的神经网络，也就说找到候选框的工作也交给神经网络来做了。
做这样的任务的神经网络叫做Region Proposal Network(RPN)。

SPP-Net和Fast-RCNN从特征提取角度，减少了工作量，但依然没解决Selective Search选择候选区域速度慢的问题。
Faster-RCNN 使用RPN代替Selective Search算法，使目标识别实现真正端到端的计算。

具体做法：
　　• 将RPN放在最后一个卷积层的后面
　　• RPN直接训练得到候选区域

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Faster-RCNN由两大模块组成：

1. RPN候选框提取模块
2. Fast-RCNN检测模块
   其中，RPN是全卷积神经网络，用于提取候选框；Fast-RCNN基于RPN提取的proposal检测并识别propasal中的目标。

2. RPN

RPN的核心思想是使用CNN卷积神经网络直接产生Region Proposal，使用的方法本质上就是滑动窗口（只需在最后的卷积层上滑动一遍），因为anchor机制和边框回归可以得到多尺度多长宽比的Region Proposal。

RPN网络也是全卷积网络（FCN，fully-convolutional network），可以针对生成检测建议框的任务端到端地训练，能够同时预测出object的边界和分数。只是在CNN上额外增加了2个卷积层（全卷积层cls和reg）。

①将每个特征图的位置编码成一个特征向量（256dfor ZF and 512d for VGG）。

②对每一个位置输出一个objectness score和regressedbounds for k个region proposal，即在每个卷积映射位置输出这个位置上多种尺度（3种）和长宽比（3种）的k个（3*3=9）区域建议的物体得分和回归边界。

RPN简介：

• 在feature map上滑动窗口操作，得到候选区域。
• 建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归。
• 滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息。
• 框的回归提供了框更精确的位置。
• RPN网络输入的特征图和全连接层中的特征图共享计算。
• RPN的使用，使Faster-RCNN能够在一个网络框架之内完成候选区域、特征提取、分类、定位修正等操作。

因为我们的最终目标是和Fast R-CNN目标检测网络共享计算，所以假设这两个网络共享一系列卷积层。
RPN的具体流程如下：使用一个小网络在最后卷积得到的特征图上进行滑动扫描，这个滑动网络每次与特征图上n*n（论文中n=3）的窗口全连接（图像的有效感受野很大，ZF是171像素，VGG是228像素），然后映射到一个低维向量（256d for ZF / 512d for VGG），最后将这个低维向量送入到两个全连接层，即bbox回归层（reg）和box分类层（cls）。sliding window的处理方式保证reg-layer和cls-layer关联了conv5-3的全部特征空间。

reg层：预测proposal的anchor对应的proposal的（x,y,w,h）

cls层：判断该proposal是前景（object）还是背景（non-object）。

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在上图（RPN框架图）中，要注意，33卷积核的中心点对应原图（re-scale，源代码设置re-scale为6001000）上的位置（点），将该点作为anchor的中心点，在原图中框出多尺度、多种长宽比的anchors。所以，anchor不在conv特征图上，而在原图上。

image.png 上图即为9种anchor图， image.png image.png

上图即为Faster-RCNN卷积流程图。原图6001000经CNN卷积后，在CNN最后一层（conv5）得出的是4060大小的特征图。

在RPN网络中，我们需要重点理解其中的anchors概念，Loss fucntions计算方式和RPN层训练数据生成的具体细节。

一种网络，四个损失函数;
　　• RPN calssification(anchor good.bad)
　　• RPN regression(anchor->propoasal)
　　• Fast R-CNN classification(over classes)
　　• Fast R-CNN regression(proposal ->box)

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速度对比

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Faster R-CNN的主要贡献是设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的选择性搜索，使得检测速度大幅提高。

3. 优缺点

优点：
RPN使得Faster R-CNN在region proposal阶段只需10 ms，检测速度达到5 f/s （包括所有步骤），并且检测精度也得到提升，达到73.2%。

缺点：

1. Faster R-CNN仍然使用ROI Pooling，导致之后的网络特征失去平移不变性，影响最终定位准确性；
2. ROI Pooling后每个区域经过多个全连接层，存在较多重复计算；
3. Faster R-CNN在特征图上使用锚点框对应原图，而锚点框经过多次下采样操作，对应原图一块较大的区域，导致Faster R-CNN检测小目标的效果并不是很好。