【目标检测】Object Detection Faster RCNN算法解析

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” 

Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.

Faster
R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.

本文是继RCNN，Fast RCNN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%。

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，16层的VGG-16。

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{1282,2562,5122}×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。

需要注意的是：并没有显式地提取任何候选窗口，完全使用网络自身完成判断和修正。

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 

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。

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。 

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。

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。