【转】目标检测：R-CNN

​从图中可以看出，R-CNN主要包括以下几个方面的内容：

  1. Extract region proposal，使用selective search的方法提取2000个候选区域
  2. Compute CNN features，使用CNN网络计算每个proposal region的feature map
  3. Classify regions，将提取到的feature输入到SVM中进行分类
  4. Non-maximum suppression，用于去除掉重复的box
  5. Bounding box regression，位置精修，使用回归器精细修正候选框的位置

所以，本文将主要针对这几方面的内容进行讲解

1. Extract region proposal

本文中使用了selective search这个方法来选择候选区域，输入一张图片，selective search根据以下的步骤生成region proposals：

  1. 使用一种过分割方法，将图片分割成比较小的区域
  2. 计算所有邻近区域之间的相似性，包括颜色、纹理、尺度等
  3. 将相似度比较高的区域合并到一起
  4. 计算合并区域和临近区域的相似度
  5. 重复3、4过程，直到整个图片变成一个区域

在每次迭代中，形成更大的区域并将其添加到区域提议列表中。这种自下而上的方式可以创建从小到大的不同scale的region proposal，如下图所示：

本文就是使用这种方法来提取2000个region proposal的。

2. Compute CNN features

2.1 Warped region

由于文中使用的CNN中包含有全连接层，这就需要输入神经网络的图片有相同的size，但是region proposal都是不同size的，所以需要对每个region都缩放到固定的大小（227*227），文中讨论和比较了多种方法：

(1)各向异性缩放：这种方法比较简单，就是不管图片的尺寸，直接resize到固定的大小，如下图的第3列，这种方法会导致图片发生形变。

(2)各向同性缩放：主要包括两种方法：

  • 先扩充后裁剪：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，如上图第1列所示。
  • 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，如上图第2列所示。

经过实验，作者发现采用各向异性缩放的精度最高。

2.2 Training

本文中使用CNN网络来对每个region proposal提取特征，我们首先来看一下本文是如何训练CNN网络的，主要包括以下两步：

(1) Pre-training，由于目标检测的数据量相对较少，不足以训练一个好的CNN网络，因此文中首先使用一个大的数据集（ILSVRC2012数据集）来训练AlexNet，得到一个预训练的分类网络模型。

(2) Fine-tuning，然后再使用warped region proposals来微调AlexNet的参数，即微调AlexNet来对region proposal进行分类。因此需要将原来1000-way的分类层替换成了21-way的分类层（20类物体+背景）。

​在训练的时候，计算每个region proposal和ground truth 的IoU，对于IoU>0.5的region proposal被视为正样本，否则为负样本（即背景）。在每次迭代的过程中，选取32个正样本和96个负样本组成一个mini-batch。我们使用0.001的学习率和SGD来进行训练。

2.3 Testing

虽然文中训练了CNN网络对region proposal进行分类，但是实际中这个CNN的作用只是提取每个region proposal的feature，因此，在testing的过程中，我们输入region proposal，然后AlexNet的FC7层会输出4096维的特征，然后我们将这些特征保存起来，以供后续的分类使用。

3. Classify regions

本文使用了SVM来进行分类，对于每一类都会训练一个SVM分类器，所以共有N（21）个分类器，该分类器的主要作用是判断我们同样来看一下是如何训练和使用SVM分类器的。

​​​​​​​3.1 Training

如下图所示，在训练过程中，SVM的输入包括两部分：

(1) CNN feature：这个便是CNN网络为每个region proposal提取的feature，共2000*4096。

(2) Ground truth labels： 在训练时，会为每个region proposal附上一个label，在SVM分类过程中，当IoU<0.3时，为负样本，然后正样本便是ground truth box(个人理解应该是和ground truth box重合度最高的region proposal)。但是，对于label的形式没有详细说明，但是根据我个人理解，正负样本的label应该是以下的形式：

然后SVM分类器也会输出一个预测的labels，然后用labels和ground truth labels计算loss，然后训练SVM。

​​​​​​​3.2 Testing

Testing的过程就是输入经过之前的步骤得到test image的region proposal的feature，然后输出对2000个proposal的类别预测值。

4. Non-maximum suppression

经过SVM之后，我们会得到2000个region proposal的class probability，然后我们可以根据‘有无物体’这一类过滤掉一大批region proposal，然后如果某个候选框的最大class probability<阀值，那也可以过滤掉这些region proposal，那剩下的可能如下左图所示，就是有多个box相互重叠，但是我们目标检测的目标是一个物体有一个box即可，那这个时候就需要用到非极大值抑制（NMS）了，经过NMS之后，我们最终的检测结果如下右图所示：

限于篇幅，在这里就不详细介绍NMS啦，但是我在上一篇博客中为大家详细讲解了NMS的整个过程，欢迎查看哦(Jacqueline：【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Bounding box regression)

5. Bounding box regression

有很多同学可能会感到疑惑，上边那步不是已经给出一个比较好的结果了吗，为什么还需要bounding box regression呢，为了解释这个问题，我们看下边这个例子：

图中，绿色的框表示Ground Truth Box, 红色的框为我们预测得到的region proposal 。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)， 那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。所以我们需要对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth Box更接近，这样就可以更准确的定位了。如果有同学不是很懂bounding box regression，那也没关系，我在上一篇博客中为大家详细讲解了，欢迎查看哦(Jacqueline：【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Bounding box regression)。

至此，我们已经讲解完了整个R-CNN的训练和测试过程，作为R-CNN家族的鼻祖，这篇文章的许多思想和做法都在后续的paper中有用到，但是我们也能意识到这篇文章确实存在着不足之处：

  1. 训练时间长：主要原因是分阶段多次训练，而且对于每个region proposal都要单独计算一次feature map，导致整体的时间变长。
  2. 占用空间大：主要原因是每个region proposal的feature map都要写入硬盘中保存，以供后续的步骤使用。
  3. multi-stage：文章中提出的模型包括多个模块，每个模块都是相互独立的，训练也是分开的。
  4. 测试时间长，由于不共享计算，所以对于test image，也要为每个proposal单独计算一次feature map，因此测试时间也很长。
posted @ 2020-04-11 14:05  小新新的蜡笔  阅读(370)  评论(0)  编辑  收藏  举报