目标检测 - Faster R-CNN 中 RPN 原理

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修改于 2020-06-12 08:44:32

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Faster R-CNN 中 RPN 原理

1.RPN 原理

RPN 的用途在于, 判断需要处理的图片区域(where), 以降低推断时的计算量.

RPN 快速有效的扫描图片中每一个位置, 以判断给定区域是否需要进一步处理. 其产生 k 个 bounding-box proposals, 每一个 box proposal 有两个分数, 分别表示该 box 中是 object 的概率.

anchor 用于寻找 boxes proposals.

anchor boxes 是参考 boxes, 所选择的 anchors 具有不同的长宽比(aspect ratios) 和尺度(scale), 以囊括不同类型的 objects.

细长的 objects, 如 buses, 则不能用方形square bounding box 来合适的表示.

Faster R-CNN 采用了 k=9 个 anchors, 分别为 3 aspect ratios 和 3 scales.

RPN 的每个 regressor 只计算与对应参考 anchor box 的 4 个偏移值 (w, h, x, y).

RPN 采用 3×3 的滑窗, 其有效的接受野实际上是 177×177. 因此, RPN 在生成 proposals 时用到了大量的内容信息.

RPN 主要可以包括三步:

输入图片经卷积网络(如 VGGNet 和 ResNet)处理后, 会输出最后一个卷积层的 feature maps；

在 feature maps 上进行滑窗操作(sliding window). 滑窗尺寸为 n×n, 如 3×3 对于每个滑窗, 会生成 9 个 anchors, anchors 具有相同的中心 center=xa,yacenter=xa,yacenter = x_a, y_a, 但 anchors 具有 3 种不同的长宽比(aspect ratios) 和 3 种不同的尺度(scales), 计算是相对于原始图片尺寸的, 如下图:

对于每个 anchor, 计算 anchor 与 ground-truth bounding boxes 的重叠部分(overlap) 值 p∗p∗p^* - IoU(intersection over union ):

 如果 IoU > 0.7, 则 p∗=1p∗=1p* = 1; 
 如果 IoU < 0.3, 则 p∗=−1p∗=−1p^* = -1
 其它, p∗=0p∗=0p^* = 0

从 feature maps 中提取 3×33×33 \times 3 的空间特征(上图中红色方框部分), 并将其送入一个小网络. 该网络具有两个输出任务分支: classification(cls) 和 regression(reg). regression 分支输出预测的边界框bounding-box: (x, y, w, h). classification 分支输出一个概率值, 表示 bounding-box 中是否包含 object (classid = 1), 或者是 background (classid = 0), no object.

2.Anchors 生成示例

Detectron 中 generate_anchors.py 给出了 anchors 的实现.

主要包括两步:

保持 anchor 面积固定不变, 改变长宽比(aspect ratio) _ratio_enum(anchor, ratios)
保持 anchor 长宽比固定不变,缩放尺度scale _scale_enum(anchor, scales)

最终生成 5*3=15 个 anchors.

"""
generate_anchors.py
"""
import numpy as np

# Verify that we compute the same anchors as Shaoqing's matlab implementation:
#
#    >> load output/rpn_cachedir/faster_rcnn_VOC2007_ZF_stage1_rpn/anchors.mat
#    >> anchors
#
#    anchors =
#
#       -83   -39   100    56
#      -175   -87   192   104
#      -359  -183   376   200
#       -55   -55    72    72
#      -119  -119   136   136
#      -247  -247   264   264
#       -35   -79    52    96
#       -79  -167    96   184
#      -167  -343   184   360

# array([[ -83.,  -39.,  100.,   56.],
#        [-175.,  -87.,  192.,  104.],
#        [-359., -183.,  376.,  200.],
#        [ -55.,  -55.,   72.,   72.],
#        [-119., -119.,  136.,  136.],
#        [-247., -247.,  264.,  264.],
#        [ -35.,  -79.,   52.,   96.],
#        [ -79., -167.,   96.,  184.],
#        [-167., -343.,  184.,  360.]])


def generate_anchors(stride=16, sizes=(32, 64, 128, 256, 512), aspect_ratios=(0.5, 1, 2)):
    """
    生成 anchor boxes 矩阵，其格式为 (x1, y1, x2, y2).
    Anchors 是以 stride / 2 的中心，逼近指定大小的平方根面积(sqrt areas),长宽比
    Anchors are centered on stride / 2, have (approximate) sqrt areas of the specified
    sizes, and aspect ratios as given.
    """
    return _generate_anchors(stride,
                             np.array(sizes, dtype=np.float) / stride,
                             np.array(aspect_ratios, dtype=np.float) )


def _generate_anchors(base_size, scales, aspect_ratios):
    """
    通过枚举关于参考窗口window (0, 0, base_size - 1, base_size - 1) 的长宽比(aspect ratios) X scales，
    来生成 anchore 窗口(参考窗口 reference windows).
    """
    anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size], dtype=np.float) - 1
    anchors = _ratio_enum(anchor, aspect_ratios)
    anchors = np.vstack([_scale_enum(anchors[i, :], scales) for i in range(anchors.shape[0])])
    return anchors


def _whctrs(anchor):
    """
    返回 anchor 窗口的 width, height, x center,  y center.
    """
    w = anchor[2] - anchor[0] + 1
    h = anchor[3] - anchor[1] + 1
    x_ctr = anchor[0] + 0.5 * (w - 1)
    y_ctr = anchor[1] + 0.5 * (h - 1)
    return w, h, x_ctr, y_ctr


def _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr):
    """
    给定 center(x_ctr, y_ctr) 及 widths (ws)，heights (hs) 向量，输出 anchors窗口window 集合.
    """
    ws = ws[:, np.newaxis]
    hs = hs[:, np.newaxis]
    anchors = np.hstack( (x_ctr - 0.5 * (ws - 1), y_ctr - 0.5 * (hs - 1),
                          x_ctr + 0.5 * (ws - 1), y_ctr + 0.5 * (hs - 1) ) )
    return anchors


def _ratio_enum(anchor, ratios):
    """
    对于每个关于一个 anchor 的长宽比aspect ratio，枚举 anchors 集合.
    """
    w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor)
    size = w * h
    size_ratios = size / ratios
    ws = np.round(np.sqrt(size_ratios))
    hs = np.round(ws * ratios)
    anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr)
    return anchors


def _scale_enum(anchor, scales):
    """
    对于每个关于一个 anchor 的尺度scale，枚举 anchors 集合.
    Enumerate a set of anchors for each scale wrt an anchor."""
    w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor)
    ws = w * scales
    hs = h * scales
    anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr)
    return anchors


if __name__ == '__main__':
    print 'Anchor Generating ...'

    anchors = generate_anchors()
    print anchors

    print 'Done.'

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原始发表：2018年04月11日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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