小田学CV掉头发之路——目标检测算法之Faster R-CNN

Faster R-CNN

继R-CNN，Fast R-CNN之后，标检测界的领军人物Ross Girshick团队在的又一力作。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python的源码。

改进：

去掉Selective Search，将候选区域的选择整合到深度学习网络模型中（Region Proposal Network: RPN和fast R-CNN结合）/pdf/1506.01497.pdf

Region Proposal Network（RPN）

/pdf/1506.01497.pdf

思路

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。

区域生成网络结构

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。额外添加一个conv+relu层，输出5139256维特征（feature）。

候选区域（anchor）

对于图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口，三种面积 x 三种比例{1:1,1:2,2:1}，这些候选窗口称为anchors，下面给出51*39个anchor的中心，以及9中anchor的示例

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。

局部来说，这两层是全连接网络；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。

训练详细步骤

预训练一个用于分类的CNN使用CNN的特征图作为输出，端到端的fine-tuneRPN（Region Proposal Network) + CNN，当IoU > 0.7为正样本，IoU < 0.3为负样本 在特征图上面使用滑动窗口对每一个滑动窗口，产生多个Archor（相当于Selective Search选中的候选区域），一个Archor由滑动窗口的中心位置，窗口尺寸，窗口宽高比决定，论文中使用3个尺寸和3个宽高比，所以一个滑动窗口位置对应9（3*3）个Archor固定RPN的权值，使用当前的RPN训练一个Fast R-CNN固定CNN，Fast R-CNN的权值，训练RPN固定CNN，RPN，训练Fast R-CNN的权值重复步骤4和5直到满意为止

loss损失函数

Faster R-CNN总结

和Fast R-CNN接近，最大的贡献在于丢弃了Selective Search引入了Region Proposal Network，将候选区域生成，特征提取，分类，位置精修统一到一个深度网络框架中

R-CNN 家族总结

如果觉得《小田学CV掉头发之路——目标检测算法之Faster R-CNN》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！