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  • 【目标检测】Faster RCNN算法详解

    万次阅读 多人点赞 2016-04-21 15:08:06
    RCNN,fast RCNN之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick在2015年提出faster RCNN。目标检测速度达到15fps。

    Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.

    本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]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%。

    作者在github上给出了基于matlabpython的源码。对Region CNN算法不了解的同学,请先参看这两篇文章:《RCNN算法详解》《fast RCNN算法详解》

    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。
    这里写图片描述

    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。
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    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[3],16层的VGG-16[[^-4]],具体结构不再赘述。
    额外添加一个conv+relu层,输出5139256维特征(feature)。

    候选区域(anchor)

    特征可以看做一个尺度5139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}×\{128^2, 256^2, 512^2 \}\times三种比例{1:1,1:2,2:1}\{ 1:1, 1:2, 2:1\}。这些候选窗口称为anchors。下图示出5139个anchor中心,以及9种anchor示例。
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    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。

    实际代码中,将51399个候选位置根据得分排序,选择最高的一部分,再经过Non-Maximum Suppression获得2000个候选结果。之后才送入分类器和回归器。
    所以Faster-RCNN和RCNN, Fast-RCNN一样,属于2-stage的检测算法。

    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
    具体参看fast RCNN中的“分类与位置调整”段落

    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。[4]

    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W0W_0,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。
    这里写图片描述

    轮流训练

    a. 从W0W_0开始,训练RPN。用RPN提取训练集上的候选区域
    b. 从W0W_0开始,用候选区域训练Fast RCNN,参数记为W1W_1
    c. 从W1W_1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。
    如Ross Girshick在ICCV 15年的讲座Training R-CNNs of various velocities中所述,采用此方法没有什么根本原因,主要是因为”实现问题,以及截稿日期“。

    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[5]。

    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
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    • 使用更大的Microsoft COCO库[6]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。
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    1. Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. ↩︎

    2. Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. ↩︎

    3. M. D. Zeiler and R. Fergus, “Visualizing and understanding convolutional neural networks,” in European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. ↩︎

    4. learning rate-控制增量和梯度之间的关系;momentum-保持前次迭代的增量;weight decay-每次迭代缩小参数,相当于正则化。 ↩︎

    5. Jaderberg et al. “Spatial Transformer Networks”
      NIPS 2015 ↩︎

    6. 30万+图像,80类检测库。参看http://mscoco.org/。 ↩︎

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  • Faster RCNN详解

    万次阅读 多人点赞 2019-05-13 19:03:21
    faster rcnn是何凯明等大神在2015年提出目标检测算法,该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。该算法在fast rcnn基础上提出了RPN候选框生成算法,使得目标检测速度大大提高。 R CN...

    paper:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
    Tensorflow-faster r-cnn github:Tensorflow Faster RCNN for Object Detection

    前言

    faster rcnn是何凯明等大神在2015年提出目标检测算法,该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。该算法在fast rcnn基础上提出了RPN候选框生成算法,使得目标检测速度大大提高。

    R CNN系列算法比较

    R-CNN:

    (1)image input;
    (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal;
    (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征;
    (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类;
    (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边框回归,用Bounding box回归值校正原来的建议窗口,生成预测窗口坐标.
    缺陷:
    (1) 训练分为多个阶段,步骤繁琐:微调网络+训练SVM+训练边框回归器;
    (2) 训练耗时,占用磁盘空间大;5000张图像产生几百G的特征文件;
    (3) 速度慢:使用GPU,VGG16模型处理一张图像需要47s;
    (4) 测试速度慢:每个候选区域需要运行整个前向CNN计算;
    (5) SVM和回归是事后操作,在SVM和回归过程中CNN特征没有被学习更新.

    FAST-RCNN:

    (1)image input;
    (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的建议窗口(Region Proposal);
    (3)将整张图片输入CNN,进行特征提取;
    (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上;
    (5)通过RoI pooling层使每个建议窗口生成固定尺寸的feature map;
    (6)利用Softmax Loss(探测分类概率) 和Smooth L1 Loss(探测边框回归)对分类概率和边框回归(Bounding box regression)联合训练.

    相比R-CNN,主要两处不同:
    (1)最后一层卷积层后加了一个ROI pooling layer;
    (2)损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归直接加入到CNN网络中训练
    改进:
    (1) 测试时速度慢:R-CNN把一张图像分解成大量的建议框,每个建议框拉伸形成的图像都会单独通过CNN提取特征.实际上这些建议框之间大量重叠,特征值之间完全可以共享,造成了运算能力的浪费.
    FAST-RCNN将整张图像归一化后直接送入CNN,在最后的卷积层输出的feature map上,加入建议框信息,使得在此之前的CNN运算得以共享.
    (2) 训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢.
    FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不需要再重复计算且不再需要把大量数据存储在硬盘上.
    (3) 训练所需空间大:R-CNN中独立的SVM分类器和回归器需要大量特征作为训练样本,需要大量的硬盘空间.FAST-RCNN把类别判断和位置回归统一用深度网络实现,不再需要额外存储.
    (4) 由于ROI pooling的提出,不需要再input进行Corp和wrap操作,避免像素的损失,巧妙解决了尺度缩放的问题.

    FASTER -RCNN:

    (1)输入测试图像;
    (2)将整张图片输入CNN,进行特征提取;
    (3)用RPN先生成一堆Anchor box,对其进行裁剪过滤后通过softmax判断anchors属于前景(foreground)或者后景(background),即是物体or不是物体,所以这是一个二分类;同时,另一分支bounding box regression修正anchor box,形成较精确的proposal(注:这里的较精确是相对于后面全连接层的再一次box regression而言)
    (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上;
    (5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的feature map;
    (6)利用Softmax Loss(探测分类概率) 和Smooth L1 Loss(探测边框回归)对分类概率和边框回归(Bounding box regression)联合训练.

    相比FASTER-RCNN,主要两处不同:
    (1)使用RPN(Region Proposal Network)代替原来的Selective Search方法产生建议窗口;
    (2)产生建议窗口的CNN和目标检测的CNN共享

    改进:
    (1) 如何高效快速产生建议框?
    FASTER-RCNN创造性地采用卷积网络自行产生建议框,并且和目标检测网络共享卷积网络,使得建议框数目从原有的约2000个减少为300个,且建议框的质量也有本质的提高.

    Faster R CNN结构详解

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从上面的三张图可以看出,Faster R CNN由下面几部分组成:
    1.数据集,image input
    2.卷积层CNN等基础网络,提取特征得到feature map
    3-1.RPN层,再在经过卷积层提取到的feature map上用一个3x3的slide window,去遍历整个feature map,在遍历过程中每个window中心按rate,scale(1:2,1:1,2:1)生成9个anchors,然后再利用全连接对每个anchors做二分类(是前景还是背景)和初步bbox regression,最后输出比较精确的300个ROIs。
    3-2.把经过卷积层feature map用ROI pooling固定全连接层的输入维度。
    4.然后把经过RPN输出的rois映射到ROIpooling的feature map上进行bbox回归和分类。

    概念详解

    SPP-NET

    SPP-Net是出自论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》
    由于一般的网络结构中都伴随全连接层,全连接层的参数就和输入图像大小有关,因为它要把输入的所有像素点连接起来,需要指定输入层神经元个数和输出层神经元个数,所以需要规定输入的feature的大小。而SPP-NET正好解决了这个问题。
    在这里插入图片描述
    如果原图输入是224x224,对于conv5出来后的输出,是13x13x256的,可以理解成有256个这样的filter,每个filter对应一张13x13的activation map.如果像上图那样将activation map pooling成4x4 2x2 1x1三张子图,做max pooling后,出来的特征就是固定长度的(16+4+1)x256那么多的维度了.如果原图的输入不是224x224,出来的特征依然是(16+4+1)x256;直觉地说,可以理解成将原来固定大小为(3x3)窗口的pool5改成了自适应窗口大小,窗口的大小和activation map成比例,保证了经过pooling后出来的feature的长度是一致的.

    总结而言,当网络输入的是一张任意大小的图片,这个时候我们可以一直进行卷积、池化,直到网络的倒数几层的时候,也就是我们即将与全连接层连接的时候,就要使用金字塔池化,使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量,这就是空间金字塔池化的意义(多尺度特征提取出固定大小的特征向量)。

    ROI pooling

    ROI pooling layer实际上是SPP-NET的一个精简版,SPP-NET对每个proposal使用了不同大小的金字塔映射,而ROI pooling layer只需要下采样到一个7x7的特征图.对于VGG16网络conv5_3有512个特征图,这样所有region proposal对应了一个77512维度的特征向量作为全连接层的输入.

    为什么要pooling成7×7的尺度?是为了能够共享权重。Faster RCNN除了用到VGG前几层的卷积之外,最后的全连接层也可以继续利用。当所有的RoIs都被pooling成(512×7×7)的feature map后,将它reshape 成一个一维的向量,就可以利用VGG16预训练的权重,初始化前两层全连接.

    Bbox 回归

    在这里插入图片描述
    那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢?比较简单的思路就是:
    在这里插入图片描述
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    注意:只有当Proposal和Ground Truth比较接近时(线性问题),我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型,否则会导致训练的回归模型不work(当Proposal跟GT离得较远,就是复杂的非线性问题了,此时用线性回归建模显然不合理).这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键. 线性回归就是给定输入的特征向量X,学习一组参数W,使得经过线性回归后的值跟真实值Y(Ground Truth)非常接近.即.那么Bounding-box中我们的输入以及输出分别是什么呢?
    在这里插入图片描述
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    RPN

    在这里插入图片描述
    Feature Map进入RPN后,先经过一次33的卷积,同样,特征图大小依然是6040,数量512,这样做的目的应该是进一步集中特征信息,接着看到两个全卷积,即kernel_size=11,p=0,stride=1;
    在这里插入图片描述
    如上图中标识:
    ① rpn_cls:60
    40512-d ⊕ 1151218 > 604092 逐像素对其9个Anchor box进行二分类
    ② rpn_bbox:60
    40512-d ⊕ 1151236
    >60409*4 逐像素得到其9个Anchor box四个坐标信息

    逐像素对Anchors分类标记
    ① 去除掉超过1000*600这原图的边界的anchor box
    ② 如果anchor box与ground truth的IoU值最大,标记为正样本,label=1
    ③ 如果anchor box与ground truth的IoU>0.7,标记为正样本,label=1
    ④ 如果anchor box与ground truth的IoU<0.3,标记为负样本,label=0
    剩下的既不是正样本也不是负样本,不用于最终训练,label=-1

    逐像素Bbox回归纠正
    除了对anchor box进行标记外,另一件事情就是计算anchor box与ground truth之间的偏移量
    令:ground truth:标定的框也对应一个中心点位置坐标x*,y和宽高w,h*
    anchor box: 中心点位置坐标x_a,y_a和宽高w_a,h_a
    所以,偏移量:
    △x=(x*-x_a)/w_a △y=(y*-y_a)/h_a
    △w=log(w*/w_a) △h=log(h*/h_a)
    通过ground truth box与预测的anchor box之间的差异来进行学习,从而是RPN网络中的权重能够学习到预测box的能力

    接着进一步对Anchors进行越界剔除和使用nms非最大值抑制,剔除掉重叠的框;比如,设定IoU为0.7的阈值,即仅保留覆盖率不超过0.7的局部最大分数的box(粗筛)。最后留下大约2000个anchor,然后再取前N个box(比如300个);这样,进入到下一层ROI Pooling时region proposal大约只有300个。

    参考文献:

    1. faster-rcnn原理及相应概念解释
    2. Faster RCNN 学习笔记
    展开全文
  • Faster RCNN

    2019-01-14 22:26:56
    最近最流行的识别网络Faster RCNN 流图:包括RPN和回归算法,具体
  • 自己精心整理的FasterRCNN视频讲解mp4,华文讲解,很详细!分两部分,这是1.2 FasterRCNN 代码实现
  • 自己精心整理的FasterRCNN视频讲解mp4,华文讲解,很详细!分两部分,这是1.1 FasterRCNN 算法原理
  • faster rcnn

    2019-05-17 10:53:55
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 ***一文读懂Faster RCNN

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458    ***一文读懂Faster RCNN

    展开全文
  • 这篇博客记录我在学习《深度学习之PyTorch物体检测实战》一书中关于Faster RCNN这一算法的理解,以及...当然pytorch官方已经在torchvision 模块集成了 FasterRCNN代码。 Faster RCNN总览 纵观整个网络,其结构如下论文

    这篇博客记录我在学习《深度学习之PyTorch物体检测实战》一书中关于Faster RCNN这一算法的理解,以及pytorch代码的解读。
    pytorch复现代码链接:https://github.com/dongdonghy/Detection-PyTorch-Notebook/tree/master/chapter4/faster-rcnn-pytorch
    当然pytorch官方已经在torchvision 模块集成了 FasterRCNN代码。如果对官方源码感兴趣的话,这里有一篇文章介绍的很不错:捋一捋pytorch官方FasterRCNN代码

    Faster RCNN总览

    纵观整个网络,其结构如下论文所描述的图,可以分为四个部分:特征提取网络模块、 RPN模块、 RoI(Region of Interest)Pooling 模块与区域分类模块。Faster RCNN延续了RCNN系列的思想, 即先进行感兴趣区域RoI的生成, 然后再把生成的区域分类, 最后完成物体的检测, 这里的RoI使用的即是RPN模块, 区域分类则是RCNN网络。
    在这里插入图片描述

    1. 特征提取网络: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。以VGGNet为例, 假设输入图像的维度为3×600×800, 由于VGGNet包含4个Pooling层(物体检测使用VGGNet时, 通常不使用第5个Pooling层) , 下采样率为16, 因此输出的feature map的维度为512×37×50。
    2. RPN模块:这一模块用于生成region proposals,作用是生成较好的建议框, 即Proposal, 这里用到了强先验的Anchor,其可以分为五个子模块:Anchor生成、RPN卷积网络、计算RPN loss、生成Proposal、筛选Proposal得到RoI,后面会详细介绍这5个子模块。
    3. Roi Pooling:该层收集输入的feature maps和proposals,输出送到RCNN网络中。 由于RCNN模块使用了全连
      接网络, 要求特征的维度固定, 而每一个RoI对应的特征大小各不相同, 无法送入到全连接网络, 因此RoI Pooling将RoI的特征池化到固定的维度, 方便送到全连接网络中。
      4.区域分类模块:将RoI Pooling得到的特征送入全连接网络, 预测每一个RoI的分类, 并预测偏移量以精修边框位置, 并计算损失, 完成整个Faster RCNN过程。整个模块可以分为三个部分:RCNN全连接网络部分、计算RCNN的真值,计算RCNN loss。

    整个Faster RCNN的流程图如下图所示,虚线表示仅仅在训练时有的步骤。
    在这里插入图片描述
    从上面的过程中,我们可以看出为什么Faster RCNN是一个两阶的算法, 因为整个过程中RPN与RCNN, 这两步都需要计算损失, 只不过前者还要为后者提供较好的感兴趣区域。

    展开全文
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