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  • RCNN,FastRCNN和FasterRCNN论文原文,介绍了经典的双阶段目标检测算法RCNN及其改进,属于深度学习必读论文
  • rcnn论文

    2017-05-11 15:17:32
    面临的挑战: 1、目标检测窗口生成: 方法一:将检测任务作为回归问题 方法二:滑动窗 方法三:selective search 2、数据集较少 通过在大的数据集ILSVRC上进行有监督的预训练 测试模块的设计: 1、目标建议框的生成...

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    面临的挑战:

    1、目标检测窗口生成:

    方法一:将检测任务作为回归问题

    方法二:滑动窗

    方法三:selective search

    2、数据集较少

    通过在大的数据集ILSVRC上进行有监督的预训练

    测试模块的设计:

    1、目标建议框的生成:selective search

    2、特征提取:从每个建议区域227x227 提取到4096维特征。为了得到统一227x227图像,采用仿射变换。

    3、对于每一个类采用1 vs res svm进行分类。

    训练细节:

    1、有监督的预训练,图像级别的标签

    2、fine-tune卷积层,将目标分为21类,iou>0.5 = postive,在mini batch 128 = 32postive +96background

    3、分类svm训练,阈值设置非常重要,直接影响mAP,iou = 0.3。注意训练svm时候,由于训练数据比较多,negative数量远远大于postive数量,所以采用standard hard negative mining method

    错误分析:

    1、Loc poor location

    2、Sim 和相似的类混淆

    3、Oth 和不相似的类混淆

    4、BG 假阳性

    相比于dmp更多的错误在于定位误差,所以下面才用了bounding box的回归。

    技术关键点:

    selective search

    affine image warping 仿射变换

    standard hard negative mini method

    如何对bounding box进行回归修正

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  • Faster-RCNN论文翻译

    2018-06-29 00:45:22
    Faster-RCNN论文翻译
  • 目标检测基础RCNN论文原文,Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation
  • Mask RCNN论文理解

    2019-09-05 10:00:22
    特别声明:本文是阅读文章“Mask-RCNN论文解读”所做笔记。详细细节可参阅原文。 Mask-RCNN论文解读 Mask R-CNN是基于Faster R-CNN演进改良而来: 1)FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的...

    特别声明:本文是阅读文章“Mask-RCNN论文解读”所做笔记。详细细节可参阅原文。

    Mask-RCNN论文解读

    Mask R-CNN是基于Faster R-CNN演进改良而来:

    1)FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的,MASK R-CNN提出一个简洁非量化的层RoIAlign,不仅保留大致的空间位置,而且能够相对提高10%到50%的掩码精确度(Mask Accuracy),在更严格的定位度量指标下可以得到更好的度量结果。
    2)分割掩码和类别预测很重要,因此MASK R-CNN为每个类别分别预测了一个二元掩码
    3)FasterR-CNN的每个目标对象有两个输出:类标签(classlabel)边界框的抵消值(bounding-box offset)。Mask R-CNN增加了第三个分支的输出:目标掩码,实现对目标的空间布局更精细的提取。

    Mask R-CNN工作原理:
    使用了与Faster R-CNN相通的两阶段流程,第一阶段叫做RPN(Region Proposal Network),提出了候选对象边界框。第二阶段本质上就是FastR-CNN,使用来自候选框架中的RoIPool来提取特征并进行分类和边界框回归,但Mask R-CNN为每个RoI生成了一个二元掩码。掩码将一个对象的空间布局进行了编码,与类标签或框架不同的是,Mast R-CNN可以通过卷积的像素对齐来使用掩码提取空间结构

    Mask R-CNN技术要点:
    1)基础网络。将ResNeXt-101+FPN用作特征提取网络,增强了基础网络。

    2)ROIAlign层。ROIPool是一种针对每一个ROI的提取一个小尺度特征图(E.g. 7x7)的标准操作,用以解决将不同尺度的ROI提取成相同尺度的特征大小的问题。ROIPool首先将浮点数值的ROI量化成离散颗粒的特征图,然后将量化的ROI分成几个空间的小块(Spatial Bins),最后对每个小块进行Max Pooling操作生成最后的结果。通过计算[x/16]在连续坐标x上进行量化,其中16是特征图的步长,[ . ]表示四舍五入。这些量化引入了ROI与提取到的特征的不对准问题。由于分类问题对平移问题比较鲁棒,所以影响比较小。但是在预测像素级精度的掩模时会产生一个非常的大的负面影响。
    Mask R-CNN使用ROIAlign层来解决这个问题,并且将提取到的特征与输入对齐。核心思想是避免对ROI的边界或者块(Bins)做任何量化。使用双线性插值(Bilinear Interpolation)在每个ROI块中4个采样位置上计算输入特征的精确值,并将结果聚合(使用Max或者Average)。

    3)分割Loss。由原来的基于单像素Softmax的多项式交叉熵变为了基于单像素Sigmod二值交叉熵。该框架对每个类别独立地预测一个二值掩模,没有引入类间竞争,每个二值掩模的类别依靠网络ROI分类分支给出的分类预测结果。FCNs是对每个像素进行多类别分类,它同时进行分类和分割,这样对于对象实例分割会得到一个较差的性能。

    4)掩模表示。一个掩模编码了一个输入对象的空间布局。Mask R-CNN使用一个FCN对每个ROI预测一个掩模,保留了空间结构信息。

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  • RCNN论文学习讲解

    2017-05-03 10:04:16
    RCNN论文讲解NMS学习讲解

    RCNN论文讲解

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    NMS学习讲解

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  • Rcnn论文总结

    千次阅读 2016-09-02 12:43:58
    Rcnn论文总结 论文:《Rich featurehierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 这里我也是借鉴了前辈的博客:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029,在此基础上我...

    Rcnn论文总结

    论文:《Rich featurehierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》

    这里我也是借鉴了前辈的博客:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029在此基础上我详细介绍了selective research原理

    概述

    此篇论文是2014年CVPR上的经典论文,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional NeuralNetwork Features),是物体检测领域曾经获得state-of-art精度的经典文献。

    基本知识介绍

    2.1 有监督预训练与无监督预训练

    (1)无监督预训练(Unsupervised pre-training)

    无监督预训练这个名词我们比较熟悉,栈式自编码、DBM采用的都是采用无监督预训练。因为预训练阶段的样本不需要人工标注数据,所以就叫做无监督预训练。

    (2)有监督预训练(Supervised pre-training)

    所谓的有监督预训练,我们也可以把它称之为迁移学习。比如你已经有一大堆标注好的人脸年龄分类的图片数据,训练了一个CNN,用于人脸的年龄识别。然后当你遇到新的项目任务是:人脸性别识别,那么这个时候你可以利用已经训练好的年龄识别CNN模型,去掉最后一层,然后其它的网络层参数就直接复制过来,继续进行训练。这就是所谓的迁移学习,说的简单一点就是把一个任务训练好的参数,拿到另外一个任务,作为神经网络的初始参数值,这样相比于你直接采用随机初始化的方法,精度可以有很大的提高。

    图片分类标注好的训练数据非常多,但是物体检测的标注数据却很少,如何用少量的标注数据,训练高质量的模型,这就是文献最大的特点,这篇paper采用了迁移学习的思想。文献就先用了ILSVRC2012这个训练数据库(这是一个图片分类训练数据库),先进行网络的图片分类训练。这个数据库有大量的标注数据,共包含了1000种类别物体,因此预训练阶段cnn模型的输出是1000个神经元,或者我们也直接可以采用Alexnet训练好的模型参数。

    2.2 selective search

    选择性搜索(Selective Search)综合了蛮力搜索(ExhausticveSearch)和分割(Segmentation)的方法,意在找到可能的目标位置进行物体的识别。应用在高分辨率遥感图像中的物体检测中,能够大幅度降低搜索空间,提高程序效率

    算法原理:

         SelectiveSearch算法分为两个步骤:

    1)       采用FelezenSegmentation算法对输入图像进行初始分割,得到一些初始化的小区域。

    2)       采用多种相似性计算的策略组合,对初始化的小区域进行合并。

    1)       Felezen Segmentation获得初始小区域

    基本思想:以图表示图像,图像中的每个像素表示图上的一个节点,每一条连接节点的无向边都具有一个权重(weights),以衡量其连接的两个节点之间的不相似度(dissimilarity)。

    初始条件:各节点(像素点)表示初始区域

    执行过程:基于两个特征来判断两个区域是否应该合并:区域间间距和区域内间距。

    基本思路是,如果两个区域的区域间间距明显大于任意一个区域的区域内间距,那么就认为这两个区域之间存在明显的界限——即不能合并两个区域。

    注:

    Ø  区域间间距:Dif(C1,C2)定义为所有分属于两个区域且有边连接的点对中,权重最小的那对边的权值。

    Ø  区域内间距:Int(C)定义为区域对应最小生成树中权重最大的边的权重值。

    FelezenSegmentation流程图:

     

    2)       多种策略合并:

    算法详述:

        初始条件:初始区域;计算各相邻区域的相似性

    过程:

    Ø  找到相似性最大的区域max(S)={ri,rj)

    Ø  合并rt=riUrj

    Ø  从S集合中移走所有与ri,rj相关项

    Ø  计算rt与其相邻区域的相似性s(rt,r*)

    Ø R=RUrt

    Ø  重复1~5,直到S集合为空

    优势:

    计算中,可以采取多种相似度计算方法,如:S(color,texture,fill)以及不同策略之间的组合,即:   


    2.3 IOU的定义

    因为没有搞过物体检测不懂IOU这个概念,所以就简单介绍一下。物体检测需要定位出物体的boundingbox,就像下面的图片一样,我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于boundingbox的定位精度,有一个很重要的概念,因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配,因此就存在一个定位精度评价公式:IOU

                                                                                                           

    IOU定义了两个bounding box的重叠度,如下图所示

    矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为:

    IOU=(A∩B)/(A∪B)

    就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例:

    IOU=SI/(SA+SB-SI)

    2.4 non-maxmum suppression

    因为一会儿讲RCNN算法,会从一张图片中找出n多个可能是物体的矩形框,然后为每个矩形框为做类别分类概率:

    就像上面的图片一样,定位一个车辆,最后算法就找出了一堆的方框,我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制:先假设有6个矩形框,根据分类器类别分类概率做排序,从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。

    (1)从最大概率矩形框F开始,分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;

    (2)假设B、D与F的重叠度超过阈值,那么就扔掉B、D;并标记第一个矩形框F,是我们保留下来的。

    (3)从剩下的矩形框A、C、E中,选择概率最大的E,然后判断E与A、C的重叠度,重叠度大于一定的阈值,那么就扔掉;并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。

    就这样一直重复,找到所有被保留下来的矩形框。

    算法总体思路 

    开始讲解paper前,我们需要先把握总体思路,才容易理解paper的算法。

    图片分类与物体检测不同,物体检测需要定位出物体的位置,这种就相当于回归问题,求解一个包含物体的方框。而图片分类其实是逻辑回归。这种方法对于单物体检测还不错,但是对于多物体检测就……。

    因此paper采用的方法是:首先输入一张图片,我们先定位出2000个物体候选框,然后采用CNN提取每个候选框中图片的特征向量,特征向量的维度为4096维,接着采用svm算法对各个候选框中的物体进行分类识别。也就是总个过程分为三个程序:

    a、找出候选框;

    b、利用CNN提取特征向量;

    c、利用SVM进行特征向量分类;

    具体的流程如下图片所示:

    后面我们将根据这三个过程,进行每个步骤的详细讲解。

    候选框搜索阶段

    1、实现方式

    当我们输入一张图片时,我们要搜索出所有可能是物体的区域,这个采用的方法是传统文献的算法:《selective search for object recognition》,通过这个算法我们搜索出2000个候选框。然后从上面的总流程图中可以看到,搜出的候选框是矩形的,而且是大小各不相同。然而CNN对输入图片的大小是有固定的,如果把搜索到的矩形选框不做处理,就扔进CNN中,肯定不行。因此对于每个输入的候选框都需要缩放到固定的大小。下面我们讲解要怎么进行缩放处理,为了简单起见我们假设下一阶段CNN所需要的输入图片大小是个正方形图片227*227。因为我们经过selective search 得到的是矩形框,paper试验了两种不同的处理方法:

    (1)各向异性缩放

    这种方法很简单,就是不管图片的长宽比例,管它是否扭曲,进行缩放就是了,全部缩放到CNN输入的大小227*227,如下图(D)所示;

    (2)各向同性缩放

    因为图片扭曲后,估计会对后续CNN的训练精度有影响,于是作者也测试了“各向同性缩放”方案。这个有两种办法。

    Ø  直接在原始图片中,把bounding box的边界进行扩展延伸成正方形,然后再进行裁剪;如果已经延伸到了原始图片的外边界,那么就用bounding box中的颜色均值填充;如下图(B)所示;

    Ø  先把bounding box图片裁剪出来,然后用固定的背景颜色填充成正方形图片(背景颜色也是采用bounding box的像素颜色均值),如下图(C)所示;

    对于上面的异性、同性缩放,文献还有个padding处理,上面的示意图中第1、3行就是结合了padding=0,第2、4行结果图采用padding=16的结果。经过最后的试验,作者发现采用各向异性缩放、padding=16的精度最高,具体不再啰嗦。

    OK,上面处理完后,可以得到指定大小的图片,因为我们后面还要继续用这2000个候选框图片,继续训练CNN、SVM。然而人工标注的数据一张图片中就只标注了正确的bounding box,我们搜索出来的2000个矩形框也不可能会出现一个与人工标注完全匹配的候选框。因此我们需要用IOU为2000个bounding box打标签,以便下一步CNN训练使用。在CNN阶段,如果用selective search挑选出来的候选框与物体的人工标注矩形框的重叠区域IoU大于0.5,那么我们就把这个候选框标注成物体类别,否则我们就把它当做背景类别。SVM阶段的正负样本标签问题,等到了svm讲解阶段我再具体讲解。

    CNN特征提取阶段

    1、算法实现

    a、网络结构设计阶段

    网络架构我们有两个可选方案:第一选择经典的Alexnet;第二选择VGG16。经过测试Alexnet精度为58.5%,VGG16精度为66%。VGG这个模型的特点是选择比较小的卷积核、选择较小的跨步,这个网络的精度高,不过计算量是Alexnet的7倍。后面为了简单起见,我们就直接选用Alexnet,并进行讲解;Alexnet特征提取部分包含了5个卷积层、2个全连接层,在Alexnet中p5层神经元个数为9216、 f6、f7的神经元个数都是4096,通过这个网络训练完毕后,最后提取特征每个输入候选框图片都能得到一个4096维的特征向量。

    b、网络有监督预训练阶段

    参数初始化部分:物体检测的一个难点在于,物体标签训练数据少,如果要直接采用随机初始化CNN参数的方法,那么目前的训练数据量是远远不够的。这种情况下,最好的是采用某些方法,把参数初始化了,然后在进行有监督的参数微调,这边文献采用的是有监督的预训练。所以paper在设计网络结构的时候,是直接用Alexnet的网络,然后连参数也是直接采用它的参数,作为初始的参数值,然后再fine-tuning训练。

    网络优化求解:采用随机梯度下降法,学习速率大小为0.001;

    c、fine-tuning阶段

    我们接着采用selective search 搜索出来的候选框,然后处理到指定大小图片,继续对上面预训练的cnn模型进行fine-tuning训练。假设要检测的物体类别有N类,那么我们就需要把上面预训练阶段的CNN模型的最后一层给替换掉,替换成N+1个输出的神经元(加1,表示还有一个背景),然后这一层直接采用参数随机初始化的方法,其它网络层的参数不变;接着就可以开始继续SGD训练了。开始的时候,SGD学习率选择0.001,在每次训练的时候,我们batch size大小选择128,其中32个事正样本、96个事负样本(正负样本的定义前面已经提过,不再解释)。

    2、问题解答

    OK,看完上面的CNN过程后,我们会有一些细节方面的疑问。首先,反正CNN都是用于提取特征,那么我直接用Alexnet做特征提取,省去fine-tuning阶段可以吗?这个是可以的,你可以不需重新训练CNN,直接采用Alexnet模型,提取出p5、或者f6、f7的特征,作为特征向量,然后进行训练svm,只不过这样精度会比较低。那么问题又来了,没有fine-tuning的时候,要选择哪一层的特征作为cnn提取到的特征呢?我们有可以选择p5、f6、f7,这三层的神经元个数分别是9216、4096、4096。从p5到p6这层的参数个数是:4096*9216 ,从f6到f7的参数是4096*4096。那么具体是选择p5、还是f6,又或者是f7呢?

    文献paper给我们证明了一个理论,如果你不进行fine-tuning,也就是你直接把Alexnet模型当做万金油使用,类似于HOG、SIFT一样做特征提取,不针对特定的任务。然后把提取的特征用于分类,结果发现p5的精度竟然跟f6、f7差不多,而且f6提取到的特征还比f7的精度略高;如果你进行fine-tuning了,那么f7、f6的提取到的特征最会训练的svm分类器的精度就会飙涨。

    据此我们明白了一个道理,如果不针对特定任务进行fine-tuning,而是把CNN当做特征提取器,卷积层所学到的特征其实就是基础的共享特征提取层,就类似于SIFT算法一样,可以用于提取各种图片的特征,而f6、f7所学习到的特征是用于针对特定任务的特征。打个比方:对于人脸性别识别来说,一个CNN模型前面的卷积层所学习到的特征就类似于学习人脸共性特征,然后全连接层所学习的特征就是针对性别分类的特征了。

    还有另外一个疑问:CNN训练的时候,本来就是对bounding box的物体进行识别分类训练,是一个端到端的任务,在训练的时候最后一层softmax就是分类层,那么为什么作者闲着没事干要先用CNN做特征提取(提取fc7层数据),然后再把提取的特征用于训练svm分类器?这个是因为svm训练和cnn训练过程的正负样本定义方式各有不同,导致最后采用CNN softmax输出比采用svm精度还低。

    事情是这样的,cnn在训练的时候,对训练数据做了比较宽松的标注,比如一个bounding box可能只包含物体的一部分,那么我也把它标注为正样本,用于训练cnn;采用这个方法的主要原因在于因为CNN容易过拟合,所以需要大量的训练数据,所以在CNN训练阶段我们是对Bounding box的位置限制条件限制的比较松(IOU只要大于0.5都被标注为正样本了);

    然而svm训练的时候,因为svm适用于少样本训练,所以对于训练样本数据的IOU要求比较严格,我们只有当bounding box把整个物体都包含进去了,我们才把它标注为物体类别,然后训练svm,具体请看下文。

    SVM训练、测试阶段

    这是一个二分类问题,我么假设我们要检测车辆。我们知道只有当bounding box把整量车都包含在内,那才叫正样本;如果bounding box 没有包含到车辆,那么我们就可以把它当做负样本。但问题是当我们的检测窗口只有部分包好物体,那该怎么定义正负样本呢?作者测试了IOU阈值各种方案数值0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5。最后我们通过训练发现,如果选择IOU阈值为0.3效果最好(选择为0精度下降了4个百分点,选择0.5精度下降了5个百分点),即当重叠度小于0.3的时候,我们就把它标注为负样本。一旦CNN f7层特征被提取出来,那么我们将为每个物体类训练一个svm分类器。当我们用CNN提取2000个候选框,可以得到2000*4096这样的特征向量矩阵,然后我们只需要把这样的一个矩阵与svm权值矩阵4096*N点乘(N为分类类别数目,因为我们训练的N个svm,每个svm包好了4096个W),就可以得到结果了。

    bbox regression网络训练:

    候选的bbox,与gt的bbox的IoU大于阈值,这个bbox才会作为正类。对于N各类别。训练N个不同的bbox regression。给定一个bbox的中心和长宽,以及cnn学习出来的pool5后的特征,学习gt bbox的中心还有长宽。目标函数:

    f=(t−wTϕ(pool5))2+λ||w||2

    这里不是直接学习,bbox的中心还有长宽。而是学习出gt bbox和候选bbox的相对关系。用的是ridge regression。ϕ(pool5)指的是pool5的线性组合的函数。

    给出一张图片的objectdet结果

    对于产生的bbox,通过SVM可以知道每个类上的score。取得分最高的那个类。将这个bbox输入到得分最高的那个类对应的bbox regression,得到校正后的Bbox。

     

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    作者祭出faster rcnn = rpn + fast rcnn的结构,本文主要介绍rpn网络。 rpn网络同时预测目标的边界proposal坐标 和 proposal的得分,并且在训练时候可以和fast rcnn共享卷积层,减少生成proposal的代价。 本采用...
  • fast rcnn论文

    2017-05-11 15:23:58
    背景:rcnn、sppnet、deep ConvNets 面临的挑战: 1、必须处理大量的候选框 2、生成的候选区域必须重新调整,用以获得更加精确的位置 分析rcnn和sppnet: rcnn缺点: 1、多步训练 2、训练花费大量的时间和空间 3、...
  • Mask RcNN论文翻译

    万次阅读 多人点赞 2018-03-14 08:40:14
    Mask Rcnn英文版论文链接:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdfMask Rcnn项目地址(caffe2):https://github.com/facebookresearch/Detectron摘要我们提出了一个概念上简单,灵活和通用的目标分割框架。...

空空如也

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rcnn论文