目标检测-Faster R-CNN

【目标检测】Faster RCNN算法详解

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.

本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。

作者在github上给出了基于matlab和python的源码。对Region CNN算法不了解的同学，请先参看这两篇文章：《RCNN算法详解》，《fast RCNN算法详解》。

思想

从RCNN到fast RCNN，再到本文的faster RCNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复，完全在GPU中完成，大大提高了运行速度。

faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络+fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Search方法。本篇论文着重解决了这个系统中的三个问题：
1. 如何设计区域生成网络
2. 如何训练区域生成网络
3. 如何让区域生成网络和fast RCNN网络共享特征提取网络

区域生成网络：结构

基本设想是：在提取好的特征图上，对所有可能的候选框进行判别。由于后续还有位置精修步骤，所以候选框实际比较稀疏。

特征提取

原始特征提取（上图灰色方框）包含若干层conv+relu，直接套用ImageNet上常见的分类网络即可。本文试验了两种网络：5层的ZF[3]，16层的VGG-16[4]，具体结构不再赘述。
额外添加一个conv+relu层，输出51*39*256维特征（feature）。

候选区域（anchor）

特征可以看做一个尺度51*39的256通道图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积{128^2,256^2,512^2}×三种比例{1:1,1:2,2:1}。这些候选窗口称为anchors。下图示出51*39个anchor中心，以及9种anchor示例。

在整个faster RCNN算法中，有三种尺度。
原图尺度：原始输入的大小。不受任何限制，不影响性能。
归一化尺度：输入特征提取网络的大小，在测试时设置，源码中opts.test_scale=600。anchor在这个尺度上设定。这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围。
网络输入尺度：输入特征检测网络的大小，在训练时设置，源码中为224*224。

窗口分类和位置精修

分类层（cls_score）输出每一个位置上，9个anchor属于前景和背景的概率；窗口回归层（bbox_pred）输出每一个位置上，9个anchor对应窗口应该平移缩放的参数。
对于每一个位置来说，分类层从256维特征中输出属于前景和背景的概率；窗口回归层从256维特征中输出4个平移缩放参数。

就局部来说，这两层是全连接网络；就全局来说，由于网络在所有位置（共51*39个）的参数相同，所以实际用尺寸为1×1的卷积网络实现。

实际代码中，将51*39*9个候选位置根据得分排序，选择最高的一部分，再经过Non-Maximum Suppression获得2000个候选结果。之后才送入分类器和回归器。
所以Faster-RCNN和RCNN, Fast-RCNN一样，属于2-stage的检测算法。

区域生成网络：训练

样本

考察训练集中的每张图像：
a. 对每个标定的真值候选区域，与其重叠比例最大的anchor记为前景样本
b. 对a)剩余的anchor，如果其与某个标定重叠比例大于0.7，记为前景样本；如果其与任意一个标定的重叠比例都小于0.3，记为背景样本
c. 对a),b)剩余的anchor，弃去不用。
d. 跨越图像边界的anchor弃去不用

代价函数

同时最小化两种代价：
a. 分类误差
b. 前景样本的窗口位置偏差
具体参看fast RCNN中的“分类与位置调整”段落。

超参数

原始特征提取网络使用ImageNet的分类样本初始化，其余新增层随机初始化。
每个mini-batch包含从一张图像中提取的256个anchor，前景背景样本1:1.
前60K迭代，学习率0.001，后20K迭代，学习率0.0001。
momentum设置为0.9，weight decay设置为0.0005。[5]

共享特征

区域生成网络（RPN）和fast RCNN都需要一个原始特征提取网络（下图灰色方框）。这个网络使用ImageNet的分类库得到初始参数W0，但要如何精调参数，使其同时满足两方的需求呢？本文讲解了三种方法。

轮流训练

a. 从W0开始，训练RPN。用RPN提取训练集上的候选区域
b. 从W0开始，用候选区域训练Fast RCNN，参数记为W1 
c. 从W1开始，训练RPN…
具体操作时，仅执行两次迭代，并在训练时冻结了部分层。论文中的实验使用此方法。
如Ross Girshick在ICCV 15年的讲座Training R-CNNs of various velocities中所述，采用此方法没有什么根本原因，主要是因为”实现问题，以及截稿日期“。

近似联合训练

直接在上图结构上训练。在backward计算梯度时，把提取的ROI区域当做固定值看待；在backward更新参数时，来自RPN和来自Fast RCNN的增量合并输入原始特征提取层。
此方法和前方法效果类似，但能将训练时间减少20%-25%。公布的python代码中包含此方法。

联合训练

直接在上图结构上训练。但在backward计算梯度时，要考虑ROI区域的变化的影响。推导超出本文范畴，请参看15年NIP论文[6]。

实验

除了开篇提到的基本性能外，还有一些值得注意的结论

与Selective Search方法（黑）相比，当每张图生成的候选区域从2000减少到300时，本文RPN方法（红蓝）的召回率下降不大。说明RPN方法的目的性更明确。

使用更大的Microsoft COCO库[7]训练，直接在PASCAL VOC上测试，准确率提升6%。说明faster RCNN迁移性良好，没有over fitting。

1. Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. ↩
2. Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. ↩
3. M. D. Zeiler and R. Fergus, “Visualizing and understanding convolutional neural networks,” in European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. ↩
4. K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015. ↩
5. learning rate-控制增量和梯度之间的关系；momentum-保持前次迭代的增量；weight decay-每次迭代缩小参数，相当于正则化。 ↩
6. Jaderberg et al. “Spatial Transformer Networks”
   NIPS 2015 ↩

30万+图像，80类检测库。参看http://mscoco.org/。↩

Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统，用区域生成网络代替Fast R-CNN中的Selective Serach方法，Faster R-CNN这篇论文着重解决了这个系统中的三个问题：
1.如何设计区域生成网络
2.如何训练区域生成网络
3.如何让区域生成网络和Fast R-CNN网络共享特征提取网络

在整个Faster R-CNN算法中，有三种尺度：
1.原尺度图：原始输入的大小。不受任何限制，不影响性能
2.归一化尺度：输入特征提取网络的大小，在测试时设置，源码中opts.test_scale=600.anchor在这个尺度上设定。这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围。
3.网络输入尺度：输入特征检测网络的大小，在训练时设置，源码中为224*224

Faster R-CNN框架：
Input Image -> 生成候选区域(RPN) -> 特征提取 -> 分类 -> 边框回归

Faster R-CNN算法由两大模块组成：
1.RPN候选框提取模块
2.Fast R-CNN检测模块

其中RPN是全卷积神经网络，用于提取候选框；Fast R-CNN基于RPN提取的proposal检测并识别proposal中的目标

RPN介绍：
RPN的核心思想是使用CNN卷积神经网络直接产生Regioin Proposal，使用的方法本质上就是滑动窗口(只需要在最后的卷积层上滑动一遍)，因为anchor机制的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(Fully Convolutional Network)，只是再CNN上额外的增加了2个卷积层(全卷积层cls 和reg)
1.每个特征图的位置编码成一个特征向量(256d for 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)的回归边框
RPN网络的输入可以是任意大小(但还是有着最小分辨率要求的，例如VGG是228*228)的图片，如果用VGG16进行特征提取，那么RPN网络组成形式可以表示为VGG16+RPN

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，在论文的实验中
3*3的卷积核的中心点对应原图（re-scale，源代码设置re-scale为600*100上位置的点，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不再conv特征图上，而在原图上）