目标检测——Faster RCNN-Toy模板网

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Faster RCNN是由 R-CNN、Fast R-CNN 改进而来，是非常经典的目标检测的两阶段网络。

此篇博客是我通过学习以下优秀博客归纳整理而得：

一文读懂Faster RCNN - 知乎

Faster R-CNN详解和网络模型搭建 - 知乎

Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程 - 郭耀华 - 博客园

yolov5与Faster-RCNN 训练过程正负样本和评价指标_norman_sen的博客-CSDN博客_yolov5正负样本

一、Faster R-CNN的整体结构

输入、数据预处理。首先，将尺寸大小为 M×N 的图片输入 Faster-RCNN 网络进行 resize 操作，处理图片的尺寸到 H×W，适应模型要求。
Conv layers——backbone提取特征。Faster-RCNN 可以采用多种的主干特征提取网络，常用的有VGG，Resnet，Xception等等。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN使用一组基础的 conv+relu+pooling 层提取 image的feature maps ,该 feature maps 被共享用于后续 RPN 层和全连接层。也就是使用共享的卷积层为全图提取特征。
Region Proposal Networks。RPN网络用于生成 region proposals (目标候选区域)。将 RPN 生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵。该层通过 softmax 判断 anchors (锚)属于前景或者背景，再利用 bounding box regression 修正 anchors 获得精确的 proposals 。
RoI Pooling。该层收集输入的 feature maps 和 proposals，将每个特征矩阵缩放到 7×7 大小的特征图，综合这些信息后提取 proposal 和 feature maps，送入后续全连接层判定目标类别。
Classifier。通过全连接层得到最后的概率，计算得到类别，同时再次 bounding box regression 获得检测框最终的精确位置。尤其注意的是，Faster R-CNN 真正实现了端到端的训练 (end-to-end training)。

Faster R-CNN整体结构图如下所示：

目标检测——Faster RCNN

二、基础网络——backbone

　　Faster R-CNN 第一步要使用在图片分类任务 (例如，ImageNet) 上预训练好的卷积神经网络，使用该网络得到的中间层特征的输出。

原始的 Faster R-CNN 使用的是在 ImageNet 上预训练的 ZF 和 VGG，但之后出现了很多不同的网络，且不同网络的参数数量变化很大。例如，MobileNet，以速度优先的一个小型的高效框架，大约有 330 万个参数，而 ResNet-152(152 层)，曾经的 ImageNet 图片分类竞赛优胜者，大约有 6000 万个参数。最新的网络结构如 DenseNet，可以在提高准确度的同时缩减参数数量。

如今，ResNet 已经取代大多数 VGG 网络作为提取特征的基础框架。Faster-RCNN 的三位联合作者 (Kaiming He, Shaoqing Ren 和 Jian Sun) 也是论文「Deep Residual Learning for Image Recognition」的作者，这篇论文最初介绍了 ResNets 这一框架。

ResNet 对比 VGG 的优势在于它是一个更深层、大型的网络，因此有更大的容量去学习所需要的信息。这些结论在图片分类任务中可行，在目标探测的问题中也应该同样有效。ResNet 在使用残差连接和批归一化的方法后更加易于训练，这些方法在 VGG 发布的时候还没有出现。

Conv layers

Conv layers 包含了 conv，pooling，relu 三种层。

每一层卷积网络都在前一层的信息基础上提取更加抽象的特征。第一层通常学习到简单的边缘，第二层寻找目标边缘的模式，以激活后续卷积网络中更加复杂的形状。最终，我们得到一个在空间维度上比原始图片小很多，但表征更深的卷积特征图。特征图的长和宽会随着卷积层间的池化而缩小，深度会随着卷积层滤波器的数量而增加。卷积特征图将图片的所有信息编码到深度的维度上，同时保留着原始图片上目标物体的相对位置信息。例如，如果图片左上角有一个红色矩形，经过卷积层的激活，那么红色矩形的位置信息仍然保留在卷积特征图的左上角。

以 python 版本中的 VGG16 模型中的faster_rcnn_test.pt 的网络结构为例：

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Conv layers部分共有 13 个 conv 层，13 个 relu 层，4 个pooling 层。

这里有一个非常容易被忽略但是又无比重要的信息，在 Conv layers 中：

所有的conv层都是：kernel_size=3，pad=1，stride=1
所有的pooling层都是：kernel_size=2，pad=0，stride=2

为何重要？在 Faster RCNN Conv layers 中对所有的卷积都做了扩边处理（ pad=1，即填充一圈0），导致原图变为 (M+2)x(N+2) 大小，再做 3x3 卷积后输出 MxN 。正是这种设置，导致 Conv layers 中的 conv 层不改变输入和输出矩阵大小。

类似的是，Conv layers 中的 pooling 层 kernel_size=2，stride=2。这样每个经过 pooling 层的 MxN 矩阵，都会变为 (M/2)x(N/2) 大小。综上所述，在整个 Conv layers 中，conv 和 relu 层不改变输入输出大小，只有 pooling 层使输出长宽都变为输入的 1/2。

那么，一个 MxN 大小的矩阵经过 Conv layers 固定变为 (M/16)x(N/16) ！这样 Conv layers 生成的 feature map 中都可以和原图对应起来。

二、RPN流程

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经典的检测方法生成检测框都非常耗时，如 OpenCV adaboost 使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框；或如 R-CNN 使用 SS(Selective Search) 方法生成检测框。而 Faster RCNN 则抛弃了传统的滑动窗口和 SS 方法，直接使用 RPN 生成检测框。

RPN作为Faster RCNN的一大主要创新点，网络直接使用 RPN 生成候选区域，这也将生成区域提议的时间从 2s 缩减到了 10ms，大大提升了生成待检测区域的速度。

RPN 执行两种不同类型的预测：二进制分类和边框回归调整。

RPN大致流程总结：生成anchors -> softmax 分类器提取 positvie anchors -> bbox reg 回归 positive anchors -> Proposal Layer 生成 proposals

2.1 Proposal的生成

提到 RPN 网络，就不能不说 锚框（anchor）。RPN 网络给特征图的每个网格生成 9个anchor（3种尺度 x 3个高宽比），这 9 种初始 anchor 包含三种面积 (128×128，256×256，512×512)，每种面积又包含三种长宽比 (1:1，1:2，2:1) 。忽略掉跨越边界的 anchor 以后，剩下的anchor通过边界框回归参数调整为候选框，然后采用极大值抑制过滤掉一部分框，剩下的2k个候选框作为输出传递给 ROI 网络进行预测。锚框是在原图上设置不同大小的假想框，来检测框中是否出现物体。简单地说，RPN 依靠一个在共享特征图上滑动的窗口，为每个位置生成 9种预先设置好长宽比与面积的框(anchor)。

RPN 接受所有的候选框（锚点）并为目标输出一套好的建议。它通过为每个锚点提供两个不同的输出来完成。

第一个输出是锚点作为目标的概率。如果你愿意，可以叫做「目标性得分」。注意，RPN 不关心目标的类别，只在意它实际上是不是一个目标（而不是背景）。我们将用这个目标性得分来过滤掉不好的预测，为第二阶段做准备。第二个输出是边框回归，用于调整锚点以更好的拟合其预测的目标。

2.2 RPN主要网络结构

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可以看到 RPN 网络实际分为 2 条线：上面一条通过 softmax 分类 anchors 获得 positive 和 negative 分类，下面一条用于计算对于 anchors 的 bounding box regression 偏移量，以获得精确的 proposal。而最后的 Proposal 层则负责综合 positive anchors 和对应 bounding box regression 偏移量获取 proposals ，同时剔除太小和超出边界的 proposals 。其实整个网络到了 Proposal Layer 这里，就完成了相当于目标定位的功能。

在原文中，经过特征提取后，共享特征图的大小约为40×60，RPN生成的初始anchor总数为20000(40×60×9)。对于生成的anchor，RPN要做的事情有两个，第一个是判断anchor到底是前景还是背景，意思就是判断这个anchor到底有没有覆盖目标，在训练的时候排除掉了超越图像边界的anchor，剩下大约6000个，通过上面的分支，也就是先经过一个3×3卷积，得到一个相同大小shape的特征图，然后经过一个1×1的卷积层输出了18个值，因为是每一个点对应9个anchor，每个anchor有一个前景分数和一个背景分数，所以9×2=18；第二个是为属于前景的anchor进行第一次坐标修正。经过另一个1×1的卷积层输出了36个值，因为是每一个点对应9个anchor，每个anchor对应了4个修正坐标的值，所以9×4=36。那么，要得到这些值，RPN网络需要训练。在训练的时候，就需要对应的标签。那么，如何判定一个anchor是前景还是背景呢？文中做出了如下定义：如果一个anchor与ground truth的IoU在0.7以上，那这个anchor就算前景(positive)。类似地，如果这个anchor与ground truth的IoU在0.3以下，那么这个anchor就算背景(negative)。这样最终得到约2000个候选框。但是作者在进行RPN网络训练的时候，只使用了上述两种情况的anchor，与ground truth的IoU介于0.3和0.7的anchor没有使用。在训练anchor属于前景与背景的时候，是在一张图中，随机抽取了128个前景anchor与128个背景anchor。其实还有另一种方案就是取IoU最大值。正样本是在不够，就用负样本进行补充。

2.2.1 初步的3×3卷积核和1×1卷积核

RPN 是用完全卷积的方式高效实现的，用基础网络返回的卷积特征图作为输入。首先，我们使用一个有 512 个通道和 3x3 卷积核大小的卷积层，然后我们有两个使用 1x1 卷积核的并行卷积层，其通道数量取决于每个点的锚点数量。

对于分类层，我们对每个锚点输出两个预测值：它是背景（不是目标）的分数，和它是前景（实际的目标）的分数。

　　对于回归或边框调整层，我们输出四个预测值：Δxcenter、Δycenter、Δwidth、Δheight，我们将会把这些值用到锚点中来得到最终的建议。

　　使用最终的建议坐标和它们的目标性得分，然后可以得到一套很好的对于目标的建议。

2.2.2 softmax判定positive与negative——二分类

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一副 MxN 大小的矩阵送入 Faster RCNN 网络后，到 RPN 网络变为 (M/16)x(N/16)，不妨设 W=M/16，H=N/16。在进入reshape与softmax之前，先做了1x1卷积。feature maps 每一个点都有 9个 anchors，同时每个 anchors 又有可能是 positive 和 negative，所有这些信息都保存 WxHx(9*2) 大小的矩阵。

后面接 softmax 分类获得 positive anchors，也就相当于初步提取了检测目标候选区域 box（一般认为目标在 positive anchors 中）。那么为何要在 softmax 前后都接一个 reshape layer？其实只是为了便于 softmax 分类。

RPN 网络中利用 anchors 和 softmax 初步提取出 positive anchors 作为候选区域（另外也有实现用 sigmoid 代替 softmax。

2.2.3 对proposals进行bounding box regression

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对于窗口一般使用四维向量 (x,y,w,h) 表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于上图，红色的框A代表原始的 positive Anchors，绿色的框G代表目标的 GT，我们的目标是寻找一种关系，使得输入原始的 anchor A 经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G'，即：

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2.2.4 Proposal Layer

Proposal Layer 负责综合所有 [dx(A),dy(A),dw(A),dh(A)] 变换量和 positive anchors，计算出精准的 proposal，送入后续 RoI Pooling Layer。

Proposal Layer会对RPN输出的分类和回归结果进行后处理（如NMS等），得到网络认为包含物体的区域，称为感兴趣的候选区域——RoI。至此，其实已经完成了定位任务，因为已经得到了包含物体的区域（bbox），只不过没有对物体类别进行细分，仅区分了前、背景。另外，由于anchor的位置和大小是人工预设的，且用于训练的样本有限，因此此处得到的检测结果可能并不够精准。

2.3 RPN的正负样本和损失

正负样本是从生成的所有anchor中选取并采样计算损失，可以理解为在生成anchor以后就根据 iou=0.7 来区分正负样本，然后通过正负样本比例 1：1 采集 256 个 anchor 计算损失，如果正样本不足，则采集负样本弥补。一句话概况就是训练 RPN 时是从所有的 anchor 中选取正负样本。

补充一下这里正负样本选取规则：

①和GT（真实框）有最大iou的anchor为正样本；

②和GT的iou超过0.7的anchor为正样本；

③和GT的iou小于0.3的anchor为负样本；

④iou在0.3~0.7之间的anchor会被忽略;

2.4 RPN训练、目标和损失函数

　　RPN 执行两种不同类型的预测：二进制分类和边框回归调整。为了训练，我们把所有的锚 anchor box 分成两类。一类是「前景」，另一类是「背景」。

　　然后，我们对这些锚点随机采样，构成大小为 256 的 mini batch (维持前景锚点和背景锚点之间的平衡比例）。

　　RPN 用所有以 mini batch 筛选出来的 anchor box 和二进制交叉熵（binary cross entropy）来计算分类损失。然后它只用那些标记为前景的 mini batch 锚点来计算回归损失。为了计算回归的目标，我们使用前景 anchor box 和最接近的真实目标，并计算将 anchor box 转化为目标所需的正确 Δ。（因为不需要考虑其类别）

　　论文中建议使用 Smooth L1 loss 来计算回归误差，而不是用简单的 L1 或 L2 loss。Smooth L1 基本上就是 L1，但是当 L1 的误差足够小，由确定的 σ 定义时，可以认为误差几乎是正确的且损失以更快的速率减小。

三、 ROI 流程

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基于区域的卷积神经网络 R-CNN

　　基于区域的卷积神经网络（R-CNN）是 Faster R-CNN 工作流的最后一步。从图像上获得卷积特征图之后，用它通过 RPN 来获得目标建议并最终为每个建议提取特征（通过 RoI Pooling），最后我们需要使用这些特征进行分类。R-CNN 试图模仿分类 CNNs 的最后阶段，在这个阶段用一个全连接层为每个可能的目标类输出一个分数。

R-CNN 有两个不同的目标：

1. 将建议分到一个类中，加上一个背景类（用于删除不好的建议）。

2. 根据预测的类别更好地调整建议的边框。

在最初的 Faster R-CNN 论文中，R-CNN 对每个建议采用特征图，将它平坦化并使用两个大小为 4096 的有 ReLU 激活函数的全连接层。

　　然后，它对每个不同的目标使用两种不同的全连接层：

一个有 N+1 个单元的全连接层，其中 N 是类的总数，另外一个是背景类。
一个有 4N 个单元的全连接层。我们希望有一个回归预测，因此对 N 个类别中的每一个可能的类别，我们都需要 Δcenterx、Δcentery、Δwidth、Δheight。

3.1 ROI预测

Rol pooling层有2个输入：

原始的feature maps
RPN输出的proposal boxes（大小各不相同）

将 RPN 网络生成的 proposals 结合特征图送入 ROI poling 进行下采样，然后通过两个并行卷积对 proposals 分别预测其可能属于的类别和边界框回归参数，注意是每个都要预测，可以理解为1个 proposal 预测了 N 个类别和 4N 个边界框回归参数。

从RoI Pooling获取proposal feature maps后，送入后续网络，可以看到做了如下2件事：Classifier 部分利用已经获得的 proposal feature maps，通过 full connect 层与 softmax 计算每个 proposal 具体属于哪个类别（如人，车，电视等）；同时再次利用 bounding box regression 获得每个 proposal 的位置偏移量 bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。

注意，这里回归的结果是预测框中心点相对于正样本RoIs中心点坐标的位移以及两者长宽的比例，并且是归一化（减去均值除以标准差）后的结果。

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3.2 ROI训练

训练时，设置阈值为0.5来区分正负样本，与GT的iou大于0.5为正样本，小于0.5为负样本，这里和训练 RPN 的正负样本有一点不同，没有忽略样本，然后再按照正负样本比例为 1：1 采集 512 个样本用来计算损失，同样，如果正样本不足，则采集所有正样本，剩下的用负样本弥补，然后计算损失做梯度下降更新RPN的权重。

3.3 预测后处理

测试阶段或验证阶段，即预测结果后处理过程，会将全部的proposals做边界框回归，假如有M个proposals，类别数为N，每个proposal预测N+1个边界框回归参数和N+1个概率，加1是因为还预测了背景，那么就会得到 Mx(N+1) 个预测框，然后去除背景框，还有MxN个框，然后设置一个置信度阈值，一般是0.05，有的代码这个值可能是0，然后再进一步去除一部分小框，剩下的框做nms 非极大值抑制，再取前 100个框作为最终的输出。这 100个框有两个作用，一是用来绘制最终打印在原图上的框，绘制前会再设置一个置信度阈值（0.5）来选择最后用于绘制的框；二是用来传入评价指标计算map，计算map会将这100个框直接传入coco等评价指标，进一步计算AP、MAP。

　　非极大抑制（Non-maximum suppression）：由于锚点经常重叠，因此建议最终也会在同一个目标上重叠。为了解决重复建议的问题，我们使用一个简单的算法，称为非极大抑制（NMS）。NMS 获取按照分数排序的建议列表并对已排序的列表进行迭代，丢弃那些 IoU 值大于某个预定义阈值的建议，并提出一个具有更高分数的建议。虽然这看起来很简单，但对 IoU 的阈值设定一定要非常小心。太低，你可能会丢失对目标的建议；太高，你可能会得到对同一个目标的很多建议。常用值是 0.6。建议选择：应用 NMS 后，我们保留评分最高的 N 个建议。论文中使用 N=2000，但是将这个数字降低到 50 仍然可以得到相当好的结果。

四、Faster RCNN整体训练

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Faster R-CNN的训练，是在已经训练好的model（如VGG_CNN_M_1024，VGG，ZF）的基础上继续进行训练。实际中训练过程分为6个步骤：

在已经训练好的model上，训练RPN网络，对应stage1_rpn_train.pt
利用步骤1中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
第一次训练Fast RCNN网络，对应stage1_fast_rcnn_train.pt
第二训练RPN网络，对应stage2_rpn_train.pt
再次利用步骤4中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
第二次训练Fast RCNN网络，对应stage2_fast_rcnn_train.pt

可以看到训练过程类似于一种“迭代”的过程，不过只循环了2次。至于只循环了2次的原因是应为作者提到："A similar alternating training can be run for more iterations, but we have observed negligible improvements"，即循环更多次没有提升了。

在训练分类器和RoI边框修正时，步骤如下所示：

1) 首先通过RPN生成约20000个anchor(40×60×9)。

2) 对20000个anchor进行第一次边框修正，得到修订边框后的proposal。

3) 对超过图像边界的proposal的边进行clip，使得该proposal不超过图像范围。

4) 忽略掉长或者宽太小的proposal。

5) 将所有proposal按照前景分数从高到低排序，选取前12000个proposal。

6) 使用阈值为0.7的NMS算法排除掉重叠的proposal。

7) 针对上一步剩下的proposal,选取前2000个proposal进行分类和第二次边框修正。

总的来说，Faster R-CNN的loss分两大块，第一大块是训练RPN的loss(包含一个SoftmaxLoss和SmoothL1Loss)，第二大块是训练Fast R-CNN中分类器的loss(包含一个SoftmaxLoss和SmoothL1Loss)，其实原论文中训练方法特别复杂，但是现在大多直接采用RPN Loss + Fast R-CNN Loss的联合训练方法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-463465.html