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Faster R-CNN

[Paper - Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks]

[Code-Caffe]

摘要： 目标检测依赖于 region proposal 算法. Faster R-CNN 提出 Region Proposal Network(RPN)，与检测网络共享整张图片的卷积特征，region proposal 计算量几乎很少. RPN 是全卷积网络，能够同时预测 object 边界和每个位置 object 的 score. RPNs 是 end-to-end 训练的，以生成高质量的 region proposals. Fast R-CNN 利用 region proposals 来进行目标检测. 基于 VGG-16，检测速率在 GPU 上是 5帧/秒.

Faster R-CNN 的基本结构

其大致可以包括四部分：

• Conv Layers - 输入是 image，输出是提取的图片的 feature maps，被用作 RPN 和全连接层的共享特征；
• RPN - 基于 feature maps 来生成 region proposals. 主要是对 anchors 采用 softmax 来确定其是 foreground 或 background，并对 anchors 进行 bounding box 回归，进而获得理想的 proposals；
• RoI Pooling - 输入是 feature map 和 proposals，输出是提取的 proposal feature maps，被用于全连接层对类别判定；

• Classifier - 基于 proposal feature maps 来对 proposal 的类别进行计算，并再次进行 bounding box 回归，以得到准确的 object 检测框位置.

1. Region Proposal Networks(RPN)

region-based 检测器(如 Fast R-CNN)用到的卷积特征图(feature maps)，也可以用来生成 region proposals.

RPN 采用任意尺寸的图片作为输入，并输出 object proposals 的矩形框集合，每个矩形框都有一个 object score.

生成 region proposals 的过程：

• 针对最后一个共享卷积层输出的 conv feature map，采用一个小网络对其平滑. 该小网络全连接到输入 conv feature map 的一个 n×n 的空间窗口(spatial window). 这里 n=3. n×n 的卷积层后接 ReLUs 层.
• 每个滑窗被映射为一个低维向量(256-d/ZF，512-d/VGG).
• 低维向量被输入到两个并列 1×1 的卷积层——边界框回归层(reg) 和边界框分类层(cls).

在实际网络中的 RPN 结构(VGG16-test.prototxt)：

1.3 优化

• RPN，全卷积网络，可以利用 SGD 和 BP 进行 end-to-end 的训练；
• image-centric 的采样策略；
• 每个 mini-batch 由包含许多 positive 和 negative anchors 的单张图片构成；
• 随机采样一张图片的 256 个 anchors 来计算 mini-batch 的 loss，采样的 positive anchors 和 negative anchors 的比例为 1:1；如果一张图片的 positive anchors 少于 128，则用 negative anchors 来补全 mini-batch.
• 采用均值为 0，方差为0.01 的 Gaussian 分布来初始化网络新加入的层；
• 采用 ImageNet 分类任务的预训练模型来初始化其它网络层；
• PASCAL 数据集上，前 60K 次 mini-batches，learning_rate=0.001，后 20K 次迭代，learning_rate=0.0001；
• momentum=0.9，weight_decay=0.0005. ​

1.4 Region Proposal 和目标检测共享卷积层特征

4-step 训练算法，以通过交替优化来学习共享特征：

• [1] - 训练 RPN；采用 ImageNet 训练模型进行网络初始化，并针对 region proposal 任务进行 end-to-end 的 fine-tuned.
• [2] - 基于 RPN 生成的 proposals，采用 Fast R-CNN 来训练一个单独的检测网络；检测网络也是采用 ImageNet 训练模型初始化；此时，两个网络是不共享卷积层的.
• [3] - 采用检测网络来初始化 RPN 的训练，但固定共享卷积层，只 fine-tune RPN 的网络层；现在，两个网络共享卷积层.
• [4] - 固定共享卷积层，fine-tune Fast R-CNN 的 FC 层.

至此，两个网络共享了相同的卷积层，形成了统一网络.

2. 训练网络

3. 测试网络

Reference

[1] - 机器学习随笔 - Faster R-CNN

[2] - 机器视觉目标检测补习贴之R-CNN系列 — R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN