（目标检测）--- Faster RCNN算法理解
Faster RCNN
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%。
思想发展历程
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，体征提取，分类，位置精修）逐渐被归一化到一个深度网络的框架内。所有的流程完全在GPU内完成，计算上没有重复，大大提高效率。
Faster RCNN可以看作：“区域生成网络 + Faster RCNN”的系统，用区域生成网络代替Fast RCNN中的Selective Rearch方法。
本文主要解决了系统的三个问题：
- 如何设计区域生成网络。
- 如何==训练=区域生成网络。
- 如何让区域生成网络和Fast RCNN共享特征提取网络
区域生成网络：结构
基本设想就是：在特征提取好的特征图上，对所有可能的候选框进行判别。由于后续还要进行位置精修，所以候选框实际比较稀疏。
Tip：什么是Relu？
分类层：cls_score
窗口回归层：bbox_pred
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，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）
特征可以看作是一个尺度为：的256通道图像，对于该图像上的每一个位置考虑出9个可能的候选窗口：三种面积分别为{}x三种比例{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。
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224224。
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。
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。[5]
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，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。
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。
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“。
联合训练
直接在上图结构上进行训练，但在backward计算梯度时，要考虑OROI区域的变化的影响。
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减到300时，本文RPN方法（红蓝）的召回率（什么是准确率与召回率？）下降不大。说明RPN方法的目的性更明确。
- 使用更大的Microsoft COCO数据集进行训练，直接在PASCAL VOC上训练，准确率提升了6％，说明Faster RCNN迁移性良好，没有过拟合（如何防止Over fitting）。
