目标检测（四）Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

8作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun

SPPnet、Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间。可是尽管如此，仍然不能在工程上做到实时检测，这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高。比如，Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间，就几乎可以做到实时性。为此，该论文介绍了Region Proposal Network(RPN)用以解决该问题。经实验证实，应用该算法的系统在GPU上的处理速度可以达到5fps的帧率。下面将从Faster R-CNN的网络结构、算法过程、训练方法等方面进行记录。


1. Faster R-CNN 网络结构

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Fig. 2展示了网络的大致结构。可以发现，Fast R-CNN网络分为两部分，一部分是Region Proposal Network(RPN)，另一部分是Fast R-CNN。其中RPN包括图中proposals和conv layers，detection network包括conv layers、ROI pooling及后面全连接层等部分。另外，conv layers被RPN和Fast R-CNN object detection network两部分共享。

RPN网络部分会告诉Fast R-CNN object detection network去看哪里，即搜索到的region proposals的location。这里使用的是神经网络中流行的“attention” mechanisms。


2. Region Proposal Networks

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Fig. Region Proposal Networks


RPN网络可以输入一个任何尺寸的图像，然后利用anchors和softmax初步提取出foreground anchors作为候选区域。

该网络的前部是共享卷积层（conv layers），论文中作者使用两种模型作为共享卷积层：一种是Zeiler and Fergus model(ZF)，它有5层可共享的卷积层；另一种是Simonyan and Zisserman model(VGG-16)，它有13层可共享的卷积层。

RPN网络的卷积过程如下图（ZF）：

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Fig. 3PN网络卷积过程


图中原始图像（600*1000）经过卷积层后输出256个40*60的feature maps，即论文中提到的W x H(typically,~2,400)。这些feature maps被RPN网络和Fast R-CNN detector共享。

那么如何利用一幅图像生成region proposals呢？下面以共享卷积层为VGG16为例进行说明：

Fig. 4是网上找到的一幅图，该图更加详细地展示了 Faster R-CNN 网络结构的细节。需要注意的是，图中共享的卷积层（conv layers） 选择的是 Simonyan and Zisserman 模型，即VGG16(13层共享卷积层)：

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Fig. 4 Faster RCNN具体结构

RPN输入一幅图像image(resized，论文中设置为800*600)后经共享卷积层生成通道数为256的feature maps，然后使用一个size为n*n（二维）的空间sliding window与feature maps（50*38*256）进行非标准的卷积运算（strides=1，padding=(n-1)/2，单通道卷积核，运算和标准池化类似，运算前后通道数不变），计算结果仍然是50*38*256。可以发现，每个位置通过卷积求得的特征是256-d，这就是论文中说到的将每个sliding window都映射到一个256-d的低维特征。而anchors的生成过程具体是这样：sliding window的中心在image上对应一片区域（相当于中心位置的神经元在image上的感受野，当n=3时，ZF 模型中中心位置的神经元在image上的感受野大小为171*171；VGG 模型中为228*228），计算出该区域的中心位置后以该位置为中心，按3种scale（即面积，128*128，256*256，512*512）、每种scale各有3种aspect ratios(即长宽比，1:1，1:2，2:1)要求取9个(默认为9个)矩形区域。这些区域就是提取到的anchors boxes。可见，feature maps中的一个位置，共有9个anchors，提取到的候选anchors的大致位置也被获悉（后面会有修正）。另外，3种scale也是可以根据具体情况更改的，更改时最好能使最大的scale能基本将input image覆盖。作者将输入图像resize成最短边s=600，可以发现，最大的scale已经几乎能覆盖整幅图像，这也是借助anchors能实现尺度不变的原因。图Fig.5中左边是每个位置对应的9个anchors在image上的分布情况，右图是所有anchors的分布情况。对于50*38的feature maps，共有50*38*9个anchors。

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Fig. 5 9个anchors在input image上的分布


为什么这样操作？作者在论文中也说Faster R-CNN是通过pyramids of reference boxes实现multiple scales and sizes的。

网上有个解释我觉得比较合理，大致如下：

anchor的本质是SPP(spatial pyramid pooling)思念的逆向。SPP的作用是从不同尺寸的输入提取相同尺寸的特征，那么SPP的逆向就是从相同尺寸的输出倒推得到不同尺寸的输入。以上面提取region proposals的过程为例，对于一个n*n的sliding window，它对feature maps进行卷积后提取的固定长度特征所对应的输入应该是sliding window的中心在image上的投射区域内。为了实现多尺度、多长宽比，我们以投射区域的中心为中心从大到小提取不同尺度的anchors。可以认为，特征就是通过对这些候选anchors进行池化得到的。可是，论文中对3*3大小的区域进行卷积（不是1*1）作为9个anchors的特征，网上说这样做相当于每个点又融合了周围3*3的空间信息，或许是为了更鲁棒。

在确定大量anchors之后，我们就能确定相应的位置信息，但这是不准确的，不过没关系，后面会有2次bounding-box regression对位置进行修正。

在通过“卷积”获得每个位置的低维特征后（50*38*256）会经过一层ReLU(如Fig.4示，论文中也有提及)，紧接着是两路全连接层。第一路使用softmax classifier对anchors进行二分类（object or non-object)，输出两个概率值，以判断anchors是否为前景，如下：

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Fig.6 RPN网络cls部分结构

特征先经过1*1的卷积得到50*38*18（9*2）大小的矩阵。不了解计算过程，但是结果合理。因为每个位置对应了9个anchors，每个anchor有前景和背景两种可能。

然后接一个reshape layer，这是为了便于softmax分类。至于原因则与caffe中softmax的实现形式有关。caffe的基本数据结构blob用如下形式保存数据：blob=[bacth_size, channel, height, width]

上面的50*38*18大小的矩阵在blob中的存储形式为[1,2*9,50,38]([1,2*9,H,W])，而在softmax分类时需要进行二分类，所以reshape layer会将其变为[1,2,9*50,38]（即[1,2,9*H,W]），即将channel这个维度空出以存放两个概率值。待分类完成后会再次reshape回原状。这时已经将带有object的anchors通过分类器挑选出来。

另一路的作用是计算对于anchors的bounding box regression偏移量，以获得精确的位置信息。这是进行第一次修正（bounding-box regression），过程如下：

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Fig.7 RPN网络reg部分结构

同样，特征先经过1*1的卷积，不过得到的是50*38*36（9*4）大小的矩阵。意思是每个位置有9个anchors，每个anchor的位置信息有4个用于回归的参数。

后面接的是一个box-regression layer(reg)，对anchors的位置进行修正。

可以发现，18和36是根据需要的参数个数直接设置的，在经过训练后，网络会根据输入直接回归得到这些shape的信息。训练的过程就是获取这种回归能力的过程。

RPN网络的最后一层是Proposal layer，该层的作用是综合foreground anchors和bounding box regression偏移量生成region proposals，同时剔除太小和超出边界的proposals，最后将提取到的proposals提交给后面的检测网络。im_info的作用是保存输入图像的缩放信息（输入Faster RCNN的图像都会先缩放到固定尺寸）以及卷积过程中的strides(用于计算anchor的偏移量)。下面一段摘自网络：

Proposal Layer forward（caffe layer的前传函数）按照以下顺序依次处理：

  1. 生成anchors，利用[d_{x}(A),d_{y}(A),d_{w}(A),d_{h}(A)]对所有的anchors做bbox regression回归（这里的anchors生成和训练时完全一致）
  2. 按照输入的foreground softmax scores由大到小排序anchors，提取前pre_nms_topN(e.g. 6000)个anchors，即提取修正位置后的foreground anchors。
  3. 限定超出图像边界的foreground anchors为图像边界（防止后续roi pooling时proposal超出图像边界）
  4. 剔除非常小（width<threshold or height<threshold）的foreground anchors
  5. 进行nonmaximum suppression
  6. 再次按照nms后的foreground softmax scores由大到小排序fg anchors，提取前post_nms_topN(e.g. 300)结果作为proposal输出。


到这里可以很清楚的发现，RPN的作用就是先在原图image上搜索出密密麻麻的候选anchors，然后再去判断哪些anchor对应的区域是有目标的前景，哪些是没有目标的背景（二分类），并对位置偏移量进行修正。其实，RPN已经初步完成了目标的检测与定位，但是并不知道目标的类别（只知道是否为前景），location也需要进一步修正，这些都是后面Fast RCNN的工作。

 

移不变与尺度不变：

  • Translation-Invariant Anchors

    Faster R-CNN解决平移不变的方法是：通过卷积核中心(用来生成region proposals的Anchor)进行不同尺度、宽高比的采样，使用3种尺度和3种比例来产生9种anchor。

    平移不变：当Image中的object移动时，对应的proposal也会移动，系统能够使用相同的函数预测到在任何位置的proposal。这个特性就是移不变

    移不变特性降低了模型的规模

  • Multi-Scale Anchors as Regression References

     multi-scale prediction有两种流行的实现方法：第一种是基于image/feature pyramids。图像被调整为多个尺度，对于每个尺度的图像均计算feature maps或deep convolutional features，该方法很耗时；第二种是对feature maps使用multi-scale(and/or aspect ratios)的sliding windows。该方法解决多尺度问题时可以被视为“pyramid of filters”。第二种方法通常与第一种方法一起使用。

     论文中提出的anchor提供了一种新颖的multiple scales and aspect ratios解决方法（anchor-based method）。(scale一般指面积；aspect ratio指长宽比)

     该方法建立在一个pyramid of anchors之上，相比传统的方法效率更高。该方法根据多尺度多长宽比的anchors对bounding boxes进行分类和回归，并且只使用单尺度的images和feature maps。

     得益于基于anchors的多尺度设计，我们可以像Fast R-CNN detector那样，仅使用一幅单尺度图像计算得到的convolutional features。这里，多尺度anchors是关键，它使得Faster R-CNN能够共享特征而不需要再去解决多尺度的问题。



3. Fast R-CNN object detection network

Faster RCNN的第二部分和Fast RCNN中object detction network相同，这里不再赘述。这部分只记录些细节。

  • bounding-box regression（边框回归）原理

之所以需要做边框回归主要是因为region proposal或者anchors与ground-truth box的交并比（IoU）不高，没有比较精确地检测出object的位置，这时通过bounding-box regression就能得到一个接近ground-truth box的边界框。如下图所示：

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Fig.8

红色区域被分类器识别为飞机，但是与绿色的边界框交并比不高，导致定位误差很大。这时候就可以对红色的框进行微调，使得经过微调后的predicted窗口与Ground-truth box尽可能一致。

边框一般使用4维向量（x,y,w,h）表示。前两个参数表示边框中心的坐标，后面两个参数表示边框的宽和高。在Fig.9中，红色的框A表示提取到的原始region proposal，绿色的框G表示标记出的Ground-truth box，且与A属于同一类。回归的目标就是寻找一个映射使得A经过映射得到一个与真实窗口G尽可能接近的窗口G’。

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可用公式表达如下，式中映射 f 即为待寻找的目标。：

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回归原理很简单，就是先做平移使得框中心尽可能重合，然后进行尺度缩放，使面积接近。

    • 先平移（Δx，Δy），Δx=Pwdx(P)，Δy=Phdy(P)

            也就是R-CNN论文中描述的

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    • 后尺度缩放（Sw，Sh），Sw =Pwdw(P)，Sh=Phdh(P)

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回归需要得到的就是上面公式中的四个线性函数dx(P)，dy(P)，dw(P)，dh(P)

另外我们需要注意的是，只有当region proposal与ground-truth相差较小时，才能认为二者之间的变换是一种线性变换，这样就可以使用线性回归来建模对窗口进行微调。所以R-CNN中选择的判断条件是IoU>0.6，Faster RCNN中设置的是IoU>0.7。如果我们使用与ground-truth相差太大的region proposal训练回归模型，那么得到的回归模型效果会很差，甚至不能工作。这主要是因为离得太远时二者已经是非线性关系，用来训练线性模型的话肯定不合适。

线性回归就是给定输入的特征向量X(不是边框的四个参数)，学习一组权重参数W，使得经过线性回归后得到的输出值（偏移量）dx(P)，dy(P)，dw(P)，dh(P)相对于ground truth 的真实值非常接近，从而利用偏移量得到接近ground-truth的预测框。

理想的偏移量（tx,ty,tw,th）可以表示如下：

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公式(6)(7)(8)(9)是根据(1)(2)(3)(4)变换得到的

如果Region proposal P的特征表示为Φ(P)，需要学习的线性回归模型的参数记为W*，四个参数的理想偏移量表示为t*，那么回归模型的四个输出表示成d*(P)=WT*Φ(P)，那么线性回归模型的目标函数如下（*表示x,y,w,h）:

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接下来的任务就是通过优化上面的目标函数学习到模型参数W*

得到模型参数W*后就可以对窗口进行回归。如果提取到的特征是Φ(P)，那么预测到的偏移量就是d*(P)=WT*Φ(P)，再根据公式(1)(2)(3)(4)即可得到蓝色框G‘的坐标表示，即预测到的bounding-box的位置。


  • nonmaximum suppression （非极大值抑制）

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  • RoI pooling layer

作用：将不同尺度proposals的feature maps先转换为若干层金字塔，再逐层池化输出固定长度的特征。

输入有两个：

    • 整幅图像的feature maps
    • Region proposals(通过SS或RPN)

具体可以查看论文《Fast R-CNN》


4. RPN网络训练

  • Loss Function  损失函数

为了训练RPN网络，作者对每一个anchor使用了二值化类标签。论文中将两种anchors标记为positive：与一个ground-truth box有最高IoU的anchor；与任何ground-truth box的IoU都超过0.7的anchor。由此可见，一个ground-truth box可能会将多个anchors判定为positive。虽然通常第二种情况已经能充分判定出positive examples，但是依然会结合第一种判定方法使用，因为在有些时候，第二种判定方法可能会找不到positive sample。另外，将与所有ground-truth的IoU都低于0.3的non-positive anchor标记为negative，那些既不是positive也不是negative的anchors将会被忽略，不考虑进目标函数。

借助以上定义以及Fast R-CNN中的多任务损失，定义出一幅Image的loss function，如下：

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上式中，i 是mini-batch中anchor的索引；pi 是anchor带有目标（前景）的预测概率。如果anchor是positive sample的话，ground-truth label p*i 为1；anchor是negative的话 p*i 为0；non-positive 和non-negative的anchor不考虑进目标函数。ti 是回归预测出的四个坐标的向量表示，t*i 是与一个positive anchor相关的ground-truthbox的坐标向量表示，ti 和t*i 只考虑positive anchors。

分类损失Lcls是两个类别（object vs. not object）上的log loss。回归损失则表示为Lreg(ti ,t*i )=R(ti - t*i )，其中R是定义在Fast R-CNN中的robust loss fuction(smooth L1)，如下：

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另外还可以发现，目标函数中的回归损失只能被positive anchors激活（p*i =1 for positive anchor,p*i =0 for others）

损失函数中的两项分别被Ncls和Nreg归一化，并且被平衡参数λ加权。作者在论文中取Ncls为256（mini-batch size）、Nreg为2400（the number of anchor locations，也就是feature maps上的位置数量）。λ取默认值10，这样的话cls和reg两项的加权系数就基本相等（256~2400/10）。作者在论文的后面通过实验说明了实验结果对λ在大范围内变化不敏感，如下：

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同时，作者也提醒，上面的归一化不是必须的并且可以简化。


至于RPN网络中的边框回归，作者使用了一种和以往RoI-based方法不同的方法。在Fast R-CNN和SPPnet中，边框回归使用的都是SPP layer从任意尺寸RoI中提取到的固定长度特征，并且回归模型的权重对于不同尺寸的RoI是共享的。而在Faster R-CNN中，线性回归使用的固定长度特征是通过相同空间尺寸的窗口获得的。考虑到一个位置处的k个anchors拥有不同scale和aspect ratio，作者就使用了k个bounding-box regressors。每个regressor负责一种scale和一种aspect ratio，并且这k个regressors不共享权重，即各个regressor是独立的。

回归的原理与R-CNN中描述的类似，这里只做简要说明。需要的参数如下：

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t* 是预测的边框与anchor box边框的偏移量；t**是理想的偏移量，即ground-truth与anchor box间的偏移量。二者的差会作为线性回归的目标函数。边框回归可以被认为是将anchor box映射到一个接近ground-truth box的位置。


  • Training RPNs

RPN网络可以使用反向传播和SGD进行端到端的训练。

在mini-batch的选取上，作者并没有使用一幅图像中的所有anchors来优化loss function，因为anchors中negative samples占比非常高，这样训练出的模型会偏向negative samples，使用模型进行预测时会出现很多false positive samples。相反，作者在一幅图像的anchors中随机抽取256个anchors作为一个mini-batch来计算loss function，而且这256个anchors由positive samples和negative samples按照1:1的比例构成。如果一幅image中的positive samples的数量少于128个，那么就用negative samples填充mini-batch.

共享卷积层使用的是pre-trained model（for ImageNet classification），因此不需要初始化参数。而那些new layers的权重则使用随机从均值为0、标准差为0.01的高斯分布中提取的数值进行初始化。

微调时，如果使用的是ZF net，那么微调所有层；如果使用的是VGG net，那么微调conv3_1及后面的layers，这样能够节省内存

微调时，前60k个mini-batches使用学习速率0.001，接下来的20k mini-batches使用0.0001。动量设为0.9，权重衰减取为0.0005


5. Fast R-CNN和RPN的联合训练

Faster R-CNN中的detection network使用的是Fast R-CNN，训练和测试方法完全一致。Region Proposals Network网络的训练方法前面也大致介绍清楚，接下来记录在带有共享卷积层的情况下如何统一训练二者。

很明显，RPN和Fast R-CNN不能单独训练，否则卷积层的参数会不断被修改而无法收敛。这里作者提出了三种训练带有共享特征的网络的方法。

  • Alternating training(交替训练)

     先训练RPN，然后使用得到的proposals来训练Fast R-CNN，接着使用Fast R-CNN微调后的网络来初始化RPN…..不断迭代该过程即可

     该论文中的所有实验都使用这种训练方法

  • Approximate joint training(近似联合训练)

     在训练时将RPN和Fast R-CNN融合成一个网络训练。在每次迭代中，前向过程产生region proposals被视为固定的、已经计算正确的proposals，并且被用来训练Fast R-CNN detector。反向传播和一般情况相同，不过对于共享卷积层而言，反向传播的信号同时来自于RPN loss 和 Fast R-CNN loss。

     这种方法很容易使用，但是这种方法忽视了proposal boxes 坐标的导数，因而这种方法是近似的。

     在实验中作者发现，这种方法能够产生与准确结果接近的效果。同时，与交替训练相比，该方法的训练时间降低了25%-50%。在作者提供的Python code中包含了这种方法。

  • Non-approximate joint training（非近似联合训练）

     就像上面讨论的那样，RPN预测的bounding boxes也是网络的响应。Fast R-CNN中的RoI pooling layer 接受卷积特征和RPN预测的bounding boxes，那么一个理论上有效的反向传播求解器也应该包括boxes坐标的梯度。这些梯度在Approximate joint training中被忽略了。在本方法中，我们需要RoI pooling layer对box coordinates是可微的。这是一个非常重要的问题，可以通过《Instance-aware semantic segmentation via multi-task network cascades》中介绍的“RoI warping” layer给出解决方案，这超出了本文的范围，不予介绍。


下面重点介绍4-Step Alternating training(交替训练)：

论文采用一种实用的四步训练算法，通过交替优化来学习共享特征（共享卷积层）。

  • 训练RPN。 RPN网络使用一个ImageNet-pre-trained model来初始化参数，并端到端地对region proposal task进行微调。
  • 使用第一步中RPN产生的proposals训练独立的 detection network（Fast R-CNN）。 Detection network也使用ImageNet-pre-trained model来初始化参数。到这里时，这两个网络并不共享卷积层。
  • 使用detection network来初始化RPN训练，但是固定共享卷积层的参数，只对RPN特有的layers进行微调。至此，两个网络已经共享卷积层
  • 保持卷积层参数不变，微调Fast R-CNN特有的layers。像这样，两个网络共享了卷积层，并且形成了一个统一的网络。类似的交替训练可以迭代更多次，但是作者在论文中说迭代后观察到的改善微不足道。


6. Implementation Details(应用细节)

  • 训练和测试RPN和detection network使用的均是single-scale image（单一尺度图像）  
  • 将输入images resize成最短边s=600 pixels
  • Multi-scale feature extraction（多尺度特征提取，即输入一幅image的多个尺度，使用图像金字塔）也许会提升精度，但是需要考虑速度与精度的平衡
  • 对于anchors，作者使用的3中scales指的是128*128、256*256、512*512 pixels，3种aspect ratios指的是1:1、1:2和2:1。这些超参数不是为特定的数据集专门选择的，后面作者也做了实验，如下：

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  • 论文提出的方法不需要使用Image pyramid和filter pyramid来预测regions of multiple scales，节省了运行时间
  • 超出image边界的anchor boxes需要谨慎处理（训练和测试时处理方式不同）。在训练时，作者忽略了所有超出边界的anchors，所以它们不会影响loss。对于一幅1000 * 600的image，一共会有大约20000（~60*40*9，即(1000/16)*(600/16)*9）个anchors。如果忽略超出边界的anchors，每幅图像大概会剩下6000个用来训练。如果训练时不忽略超出边界的anchors，它们会在目标函数中带来难以纠正的error terms，并且训练不会收敛。但是在测试时，我们仍然将RPN应用到整幅图像。这样也许会产生超出边界的proposal boxes，这时作者没有采取忽略这些跨界anchors的做法，而是将这些超出边界的anchors裁剪到image的边界处，即剪掉超出image的部分，剩余的部分保留作为proposals。
  • 一些RPN产生的proposals彼此高度重合。为了减少冗余，作者根据region proposals的cls scores对它们进行非极大值抑制处理（NMS）。论文中将NMS使用的IoU阈值设为0.7，这个阈值能为每幅图片保留下来大约2000个region proposals。作者在论文的后面也证实了NMS不会影响最终的检测精度，但是大幅降低了proposals的数量。
  • 在NMS之后，作者使用了top-N ranked proposal regions来进行检测，也就是将scores排在前N的proposal regions传给detection network。接下来就是使用2000个RPN proposals训练Fast R-CNN，但在测试时使用的proposals的数量需要进行评估。


7. 总结

    笔记的最后我想把Faster R-CNN的训练和测试过程详细地描述一下，方便以后查看和修改。（可能有错误的地方，）

Faster R-CNN分为两部分，一部分是用来生成region proposals的Region Proposals Network, 另一部分是用来对region proposals进行分类和二次位置修正的Fast R-CNN detector network，二者共享前部的卷积层。因为Faster R-CNN的训练比较复杂。

首先是RPN的训练。

  • 输入一幅image后，经过卷积获得该图像的feature maps
  • 根据anchor选取的scales和aspect ratios从Image中提取到大量的anchor boxes（粗略的位置信息已知，还进行的正负划分），并利用3*3的卷积计算得到对应的256-d或512-d的低维特征
  • 将特征分为两路输出，一路用来经过二分类softmax classifier输出anchor boxes为foreground和background两个概率值；另一路使用全连接网络对边框的位置进行回归，第一次修正使得边框的location稍微精确些
  • 损失函数loss function不是由所有的anchor boxes决定的，而是由划分的positive samples和negative samples影响
  • 训练时使用的单个mini-batch全部来自于一幅图像（我想和Fast R-CNN一样，使用同一幅image是为了减少运算），容量为256，由128个positive samples和128个negative samples构成。如果image中的positive samples数目不足128，那就用negative samples补充。
  • 损失函数分为两部分，一部分是边界框坐标偏移量线性回归的误差，这部分只统计positive samples的误差；另一部分是分类误差，针对所有的正负样本
  • 应用反向传播和SGD就可以对RPN进行训练
  • 训练完成后剔除超出边界的anchors，然后按照scores进行NMS
  • NMS之后scores按照从高到低排序，将前N个anchors提供给Fast R-CNN detection network用来检测

Fast R-CNN detection network的训练在Fast R-CNN的笔记里已经介绍过，这里就不再介绍，不过训练过程和RPN类似

两部分的统一训练也不总结了。。。

测试的话和训练类似，只不过没有标签。另外，测试时，RPN产生的超出边界的region proposals不会被剔除，而是剪去超出部分，留下未超出部分。


R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN三者关系

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参考：

posted @ 2019-03-24 13:54  Lilu1223  Views(1238)  Comments(0)  Edit  收藏  举报