RCNN

RCNN是将CNN引入目标检测的开山之作

一、创新点

1、引入Selective Search，预先提取一系列较可能是物体的候选区域，之后仅在这些候选区域上(采用CNN)提取特征，进行判断。
2、预训练：使用两个数据库： 一个较大的识别库（ImageNet ILSVC 2012）：标定每张图片中物体的类别。一千万图像，1000类（说白了，这玩意就是为了预训练）。 一个较小的检测库（PASCAL VOC 2007）：标定每张图片中，物体的类别和位置，20类（就是在这里面进行Selective Search找到那些框框）。

二、总体架构——四步走战略

1、候选区域生成： 一张图像生成1K~2K个候选区域 （采用Selective Search 方法）
2、特征提取： 对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征 （CNN）
3、类别判断： 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
4、位置精修： 使用回归器精细修正候选框位置

三、（细节）Selective Search主要思想

1、使用一种过分割手段，将图像分割成小区域 (1k~2k 个)
2、查看现有小区域，按照合并规则合并可能性最高的相邻两个区域。重复直到整张图像合并成一个区域位置
3、输出所有曾经存在过的区域，所谓候选区域（2、3、的意思是说，先都把区域割的很小很小，逐步合并，那么每一块就会变得越来越大，最后把合并过程中的结果输出出去）

其中合并规则如下： 优先合并以下四种区域：
颜色（颜色直方图）相近的
纹理（梯度直方图）相近的
合并后总面积小的： 保证合并操作的尺度较为均匀，避免一个大区域陆续“吃掉”其他小区域 （例：设有区域a-b-c-d-e-f-g-h。较好的合并方式是：ab-cd-ef-gh -> abcd-efgh -> abcdefgh。 不好的合并方法是：ab-c-d-e-f-g-h ->abcd-e-f-g-h ->abcdef-gh -> abcdefgh）
合并后，总面积在其BBOX中所占比例大的： 保证合并后形状规则。

四、（细节）预训练

所谓预训练就是： 先用了ILSVRC2012这个训练数据库进行1000分类，然后PASCAL VOC 2007 Selective Search21分类

五、（细节）重叠度

所谓bounding box就是：

所谓IOU就是：

六、（细节）将一个非常牛逼的东西：非极大值抑制（NMS）

RCNN会从一张图片中找出n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。
由此NMS应运而生：
假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 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。非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。

VOC是什么？

相当于一个竞赛，里面包含了20个物体类别：PASCAL VOC2011 Example Images 还有一个背景，总共就相当于21个类别，因此一会设计fine-tuning CNN的时候，我们softmax分类输出层为21个神经元。

以下是各阶段详解

第一

Selective Search方法搜出的候选框是矩形的，而且是大小各不相同。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227227。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227227，如下图(D)所示（我认为这种方法不够粗暴）：

(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。有两种办法：

A、先扩充后裁剪： 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；如上图(B)所示;

B、先裁剪后扩充：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),如上图(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。（备注：候选框的搜索策略作者也考虑过使用一个滑动窗口的方法，然而由于更深的网络，更大的输入图片和滑动步长，使得使用滑动窗口来定位的方法充满了挑战。）

第二

CNN特征提取：
a、网络结构设计阶段，网络架构两个可选方案：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，这里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。网络优化求解时采用随机梯度下降法，学习率大小为0.001（注意这里原文中用的也是AlexNet）

C、fine-tuning阶段
接着采用 selective search 搜索出来的候选框 （PASCAL VOC 数据库中的图片） 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（f7）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) (20 + 1bg = 21)，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个是正样本、96个是负样本。
（关于正负样本问题：

一张照片我们得到了2000个候选框。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。因此在CNN阶段我们需要用IOU为2000个bounding box打标签。如果用selective search挑选出来的候选框与物体的人工标注矩形框（PASCAL VOC的图片都有人工标注）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（正样本），否则我们就把它当做背景类别（负样本）。）

疑惑点：

CNN训练的时候，本来就是对bounding box的物体进行识别分类训练，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。

第三

SVM分类，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含物体，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20004096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4096N点乘(N为分类类别数目，因为我们训练的N个svm，每个svm包含了4096个权值w)，就可以得到结果了。 排序，canny边界检测之后就得到了我们需要的bounding-box。

排序，canny边界检测之后就得到了我们需要的bounding-box。

下边是更厉害的——NMS

位置精修： 目标检测问题的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小。故需要一个位置精修步骤。

回归器：对每一类目标，使用一个线性脊回归器进行精修。正则项λ=10000。 输入为深度网络pool5层的4096维特征，输出为xy方向的缩放和平移。 训练样本：判定为本类的候选框中和真值重叠面积大于0.6的候选框。

测试阶段：

使用selective search的方法在测试图片上提取2000个region propasals ，将每个region proposals归一化到227x227，然后再CNN中正向传播，将最后一层得到的特征提取出来。然后对于每一个类别，使用为这一类训练的SVM分类器对提取的特征向量进行打分，得到测试图片中对于所有region proposals的对于这一类的分数，再使用贪心的非极大值抑制（NMS）去除相交的多余的框。再对这些框进行canny边缘检测，就可以得到bounding-box(then B-BoxRegression)。

非极大值抑制（NMS）先计算出每一个bounding box的面积，然后根据score进行排序，把score最大的bounding box作为选定的框，计算其余bounding box与当前最大score与box的IoU，去除IoU大于设定的阈值的bounding box。然后重复上面的过程，直至候选bounding box为空，然后再将score小于一定阈值的选定框删除得到这一类的结果（然后继续进行下一个分类）。作者提到花费在region propasals和提取特征的时间是13s/张-GPU和53s/张-CPU，可以看出时间还是很长的，不能够达到及时性。

很遗憾未提到bounding box regression,但是已经非常好了