[人工智能]【目标检测】Faster RCNN

概述

Fast RCNN几乎已经是端到端的模型了，并且相较于RCNN速度上有了很大的提升，但是距离实时的检测还有一定距离，当前速度的瓶颈来自于候选框的生成，因为他是跑在CPU上的。所以本文就提出了一个Region Proposal Network（RPN），用于生成候选框，并且，在其中引入了anchor机制，解决多尺度检测的问题。也就是说，Faster RCNN=RPN+Fast RCNN

细节

网络结构

流程也和Fast RCNN几乎一样，唯一的区别就是候选框的生成方式
流程概述：

1. 通过网络对原图进行特征提取
2. RPN网络生成候选框
3. 将候选框投影到特征图中，得到候选框特征，并对其进行ROI池化，得到固定尺寸的候选框特征
4. 基于候选框特征进行分类和bbox回归（得到更加精确的检测框）

下图是一张更加具体一点的网络结构图（骨干网络用的是VGG16，输出的尺寸是$(M/16,N/16)$，这个网络的详情可以看这里）：

RPN

PRN网络主要是用于候选框的生成，代替之前的选择性搜索方法，极大的提高了候选框生成的速度。它主要包括anchor生成、anchor分类、bbox回归微调anchor位置得到候选框这几个步骤。

理论上讲：在RPN之前我们已经对原图进行特征提取得到一个特征图，接着我们在特征图上进行滑动窗口，我们通过窗口的中心点像素的坐标计算它在原图中的像素位置，然后在这个位置上产生k个anchor（默认k=9）。然后我们再基于滑动窗口得到的特征，得到2k个anchor的分类情况和4k个位置回归参数，前者指的是当前位置的k个anchor是前景和是背景的概率，后者指的是当前位置的k个anchor进行位置调整需要的四个参数。注：这里的256-d是因为原论文采用的是ZF网络，输出特征图的通道数是256，这里表示的是一个窗口会生成一个$1?1?256$的向量

实际上讲：在RPN之前我们已经对原图进行特征提取得到一个特征图，接着我们对他进行一个3x3的same卷积（相当于是3x3的滑动窗口了，滑动窗口得到的特征就是卷积核一次运算得到的结果，并且卷积前后特征图尺寸不变），然后就是两路分支，一路使用1x1卷积将通道数调整为2k，经过softmax得到2k个类别概率，另一路使用1x1卷积将通道数调整为4k，使用全连接层得到4k个位置回归参数。

有了上述的这些，我们就能得到我们需要的候选框了，操作如下：

1. 使用4k个位置回归参数对anchor进行位置调整
2. 根据2k个类别概率得到所有的positive anchor，也就是将不包含前景目标的anchor去掉。对这些包含前景目标的anchor按照softmax中的得分进行排序，选取前N（如6000）个anchor
3. 剔除掉超过图片边界的anchor，剔除掉尺寸非常小的anchor
4. 对剩余的anchor进行NMS，最终留下的大概就是2000个左右的anchor，这些anchor就可以称作候选框了。

anchor：主要是用来解决多尺度预测的问题。以往解决多尺度问题的方法有图像金字塔（使用不同尺度的图像构建多个模型，让他们去检测不同尺度的对象）、卷积核设计（特征提取的时候使用不同尺度、不同尺寸的卷积核，希望得到更加具有表征能力的特征）。本文的anchor就是预设一组或者多组不同尺寸不同长宽比例的参考框，它的出现使得模型对一张图片只需要检测一次，就能得到对于不同尺寸和不同长宽比目标的优秀检测效果。具体的话，anchor就是一个预先设定好的矩形框，用一个四元式$(x_1,y_1,x_2,y_2)$表示矩阵，包含矩形框左上角和右下角的坐标。

anchor产生：我们以原图中某一个像素点为中心，按照不同的尺度和横纵比得到若干个不同的矩形框，就是anchor。比如我们设置尺度和横纵比分别为$[8,16,32]、[0.5，1，2]$，使vgg16作为骨干网络。那么输入图像尺寸是$800?600$，得到的特征图是尺寸是$ceil(800/16)?ceil(600/16)=50?38$，每一点对应原图的感受野是$16?16$，所以按照比例得到的面积是：$[16?8?16?8,16?16?16?16,16?32?16?32]$也就是$[128?128,156?156,512?512]$。现在有了三个面积，还有三个纵横比，我们就能得到9种组合就是9个anchor。上面我们提到，是将特征图上的点映射到原图中，然后产生anchor的，也就是说我们总共会产生$50?38?9$个anchor。注：vgg中最后输出特征图的感受野是$228?228$但是最大框的面积会达到$512?512$，超过我们的感受野了，作者认为这个是ok的，因为只知道目标的部分也是可以实现对整个目标的预测的，而最终的实验结果也说明了这点。
但是，产生了这么多的anchor，我们都用来训练吗？这就产生了正负样本的问题。正样本选择有两种标准，对于每一个gt box，选取与其IoU最大的anchor作为正样本，或者如果一个anchor至少与任意一个ground-truth box的IoU大于0.7，则认为这个anchor为正样本，打上标签为1。如果IoU小于0.3，则认为这个anchor为负样本，打上标签为0。那些IoU值位于（0.3，0.7）区间的anchor不参与训练，也就没有标签。正样本的第二条其实就够了，加上第一条能保证一定会有一定的正样本存在。

计算特征图上像素点在原图中的位置：原图width/特征图的width=stride_x，然后得到特征图中当前像素的x坐标，x * stride_x就得到了原图上对应点的x坐标，y坐标同理

bbox回归

我们可以发现Faster RCNN中有两次bbox回归，一次是将anchor的位置进行微调，另一次是对候选框进行微调，两次的操作其实是一样的，就是根据模型输出的四个位置参数调整原来的边框，让它和gt box更加接近。同样的操作在Fast RCNN和RCNN中也出现了。

我们知道一个框可以用四个参数来表示，分别是中心点的xy坐标以及框的宽和高，我们假设原来的框是$[A_x,A_y,A_w,A_h]$，而真实的表框gt box是$[G_x,G_y,G_w,G_h]$，我们需要寻找一个变换F，使得$F(A_x,A_y,A_w,A_h)=[G_x^{"},G_y^{"},G_w^{"},G_h^{"}]$并且有$[G_x^{"},G_y^{"},G_w^{"},G_h^{"}]\approx [G_x,G_y,G_w,G_h]$

一个简单的思路就是先平移再缩放，我们使用四个参数$[t_x,t_y,t_w,t_h]$就可以描述这个变化，如下：
$G_x^{"}=A_w?t_x+A_x$
$G_y^{"}=A_h?t_y+A_y$
$G_w^{"}=A_w?exp(t_w)$
$G_h^{"}=A_h?exp(t_h)$
也就是说，只要模型能够输出合适的参数$[t_x,t_y,t_w,t_h]$，我们就可以实现对原有框的调整，使他更加接近gt box。那么我们怎么得到监督值呢？其实也简单，就是对上面式子的变形，训练的时候，我们有gt box的信息，有anchor box的信息，就可以得到变换F中的四个参数了，然后用这些真实的参数做监督，强迫网络进行学习。那么当推理的时候，网络就会输出较为合适的变换参数，我们也就可以完成对原边框的微调了。
$t_x=(G_x^{"}?A_x)/A_w$
$t_y=(G_y^{"}?A_y)/A_h$
$t_w=log(G_w^{"}/A_w)$
$t_h=log(G_h^{"}/A_h)$

损失函数与训练

Faster RCNN论文中的训练步骤是先训练RPN网络，然后再训练整个Fast RCNN网络。但是两个部分的形式其实差不多，都是分类损失+回归损失，前者用交叉熵损失函数，后者用smooth L1损失函数，虽然长得和Fast RCNN不太一样，但其实是一样的。具体点可以看之前的分析：链接

在训练RPN的时候，一张图片随机选取256个anchors计算loss，正样本anchor和负样本anchor的比例是1：1，如果正样本的个数小于128，那么就用负样本来填充。

训练Faster RCNN作者没提，估计是和Fast RCNN中类似吧。