faster-rcnn算法总结

faster-rcnn的整体流程比较复杂，尤其是数据的预处理部分，流程比较繁琐。我写faster-rcnn系列文章的目的是对该算法的原始版本有个整体的把握，如果需要使用该算法做一些具体的任务，推荐使用mmdetection框架，该框架使用PyTorch写成，相比于原始的基于caffe python接口的版本就简洁优雅多了。下面对改算法的整体过程做一个梳理，分为训练过程(端到端的训练)和测试过程两部分。本文注重算法原理，因此直接从如下的数据输入开始：

layer {
  name: 'input-data'
  type: 'Python'
  top: 'data'
  top: 'im_info'
  top: 'gt_boxes'
  python_param {
    module: 'roi_data_layer.layer'
    layer: 'RoIDataLayer'
    param_str: "'num_classes': 2"
  }
}

一、训练过程

1、输入数据经过一个ConvNet得到一个feature map(backbone的输出)，记为bk_feat；

2、bk_feat经过1个3x3的Conv得到rpn/output；

3、从rpn/output分出两个分支：一个分支经过1个1x1的Conv，输出通道数为2*num_anchor，得到输出rpn_cls_score，它表示在feature map的每一个位置，每一个anchor内含有物体的概率。另一个分支经过1个1x1的Conv，输出通道数为4*num_anchor，得到输出rpn_bbox_pred，它表示网络预测出的，在feature map的每一个位置，每一个anchor相对于它“负责”的物体的真实边界框的偏移量dx, dy, dw, dh；

4、接下来是rpn-data层，该层的工作首先是生成anchor，然后按照一定的规则为anchor打上0(背景)，1(前景)，-1(忽略)标签，最后计算出每一个anchor相对于它“负责”的gt的偏移量dx, dy, dw, dh(bbox_targets)，这个偏移量就是第一阶段的回归目标。

5、利用第4步得到的bbox_targets和第3步得到的rpn_bbox_pred产生第一阶段的SmoothL1Loss损失rpn_loss_bbox，同时用第4步得到的label和第3步得到的rpn_cls_score产生第一阶段的SoftmaxWithLoss损失rpn_loss_cls；

6、然后是proposal层，该层的工作首先也是生成anchor，然后将anchor和rpn_bbox_pred“相加”，得到proposal。然后经过NMS，从结果中选取分数最大的前2000个作为RPN网络产生的rois；

7、接着是roi-data层，该层的工作是从上面的rois中，按照前景:背景=1:3的比例选出总共128个rois，每个rois的label是它“负责”的gt(和该rois交并比最大的gt)的类别，背景rois的label为0。接下来与第4步一样，计算出每一个rois相对于它“负责”的gt的偏移量bbox_targets，作为第二阶段的回归目标。，所不同的是这个偏移量是和类别一一对应的，其它类别的偏移量都为0；

8、利用第6步得到的rois，从bk_feat中截取相应区域的feature，并对这个feature做7x7的RoIPooling得到固定大小的feature，然后该feature经过2个FC，最后分出两个分支：一个分支经过1个FC，输出维度为num_class+1(num_class是数据集的类别个数，不包含背景)，得到输出cls_score，它表示每个rois内含有的物体属于每个类别(包含背景)的概率。另一个分支经过1个FC，输出维度为4*(num_class+1)，得到输出bbox_pred，它表示每个rois相对于它“负责”的每个类别(包含背景)的物体的真实边界框的偏移量dx, dy, dw, dh。

9、用第7步得到的bbox_targets和第8步得到的bbox_pred产生第二阶段的SmoothL1Loss损失loss_bbox，同时用第7步得到的label和第8步得到的cls_score产生第二阶段的SoftmaxWithLoss损失loss_cls。

二、测试过程

1、输入数据经过一个ConvNet得到一个feature map(backbone的输出)，记为bk_feat；

2、bk_feat经过1个3x3的Conv得到rpn/output；

3、从rpn/output分出两个分支：一个分支经过1个1x1的Conv，输出通道数为2*num_anchor，得到输出rpn_cls_score，它表示在feature map的每一个位置，每一个anchor内含有物体的概率。另一个分支经过1个1x1的Conv，输出通道数为4*num_anchor，得到输出rpn_bbox_pred，它表示网络预测出的，在feature map的每一个位置，每一个anchor相对于它“负责”的物体的真实边界框的偏移量dx, dy, dw, dh；

4、接下来是proposal层，该层的工作首先是生成anchor，然后将anchor和rpn_bbox_pred“相加”，得到proposal。之后取分数最大的前6000个(训练时取前12000个)proposal进行NMS操作，overlap阈值是0.7，最后从结果中选取分数最大的前300个(训练时取前2000个)作为RPN网络产生的rois；

5、利用第4步得到的rois，从bk_feat中截取相应区域的feature，并对这个feature做7x7的RoIPooling得到固定大小的feature，然后该feature经过2个FC，最后分出两个分支：一个分支经过1个FC，输出维度为num_class+1(num_class是数据集的类别个数，不包含背景)，得到输出cls_prob，它表示每个rois内含有的物体属于每个类别(包含背景)的概率。另一个分支经过1个FC，输出维度为4*(num_class+1)，得到输出bbox_pred，它表示每个rois相对于它“负责”的每个类别(包含背景)的物体的真实边界框的偏移量dx, dy, dw, dh。

6、将第4步得到的rois和第5步得到的bbox_pred“相加”得到bbox，它的shape为(num_rois, 4*(num_class+1))。因此，每一个bbox都和唯一的一个类别相对应，bbox的分数即为第5步得到的cls_prob。接下来对每一类物体，筛选出分数大于一定阈值(0.05)的bbox做NMS(overlap阈值是0.3)，最后把所有类别的结果合并起来，得到的所有bbox和它们相应的分数即为最终的检测结果。该过程的部分代码摘录如下：

rois = net.blobs['rois'].data.copy()
# unscale back to raw image space
boxes = rois[:, 1:5] / im_scales[0]
scores = blobs_out['cls_prob']
box_deltas = blobs_out['bbox_pred']
pred_boxes = bbox_transform_inv(boxes, box_deltas)

im = cv2.imread(imdb.image_path_at(i))
scores, boxes = im_detect(net, im, box_proposals)
# skip j = 0, because it's the background class
for j in xrange(1, imdb.num_classes):
    inds = np.where(scores[:, j] > thresh)[0]
    cls_scores = scores[inds, j]
    cls_boxes = boxes[inds, j*4:(j+1)*4]
    cls_dets = np.hstack((cls_boxes, cls_scores[:, np.newaxis])) \
        .astype(np.float32, copy=False)
    keep = nms(cls_dets, cfg.TEST.NMS)
    cls_dets = cls_dets[keep, :]
    if vis:
        vis_detections(im, imdb.classes[j], cls_dets)
    all_boxes[j][i] = cls_dets

详细过程见函数test_net、im_detect。