边框回归(bounding-Box regression)
转自:https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438
- 为什么要边框回归?
- 什么是边框回归?
- 边框回归怎么做的?
- 边框回归为什么宽高,坐标会设计这种形式?
- 为什么边框回归只能微调,在离Ground Truth近的时候才能生效?
1、为什么要边框回归?
对于上图,绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的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。 如果我们能对红色的框进行微调, 使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近, 这样岂不是定位会更准确。 确实,Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。
2、边框回归是什么?
对于窗口一般使用四维向量(x,y,w,h) 来表示, 分别表示窗口的中心点坐标和宽高。 对于图 2, 红色的框 P 代表原始的Proposal, 绿色的框 G 代表目标的 Ground Truth, 我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口 P 经过映射得到一个跟真实窗口 G 更接近的回归窗口G^G^。
边框回归的目的既是:给定(Px,Py,Pw,Ph)寻找一种映射f, 使得f(Px,Py,Pw,Ph)=(Gx^,Gy^,Gw^,Gh^) 并且(Gx^,Gy^,Gw^,Gh^)≈(Gx,Gy,Gw,Gh)
3、边框回归是怎么做的?
那么经过何种变换才能从图 2 中的窗口 P 变为窗口G^G^呢? 比较简单的思路就是: 平移+尺度放缩
4、为什么宽高尺度会设计这种形式?
这边我重点解释一下为什么设计的tx,tytx,ty为什么除以宽高,为什么tw,thtw,th会有log形式!!!
首先CNN具有尺度不变性, 以图3为例:
x,y 坐标除以宽高
上图的两个人具有不同的尺度,因为他都是人,我们得到的特征相同。假设我们得到的特征为ϕ1,ϕ2,那么一个完好的特征应该具备ϕ1=ϕ。ok,如果我们直接学习坐标差值,以x坐标为例,xi,pi分别代表第i个框的x坐标,学习到的映射为ff, f(ϕ1)=x1−p1,同理f(ϕ2)=x2−p2。从上图显而易见,x1−p1≠x2−p1。也就是说同一个x对应多个y,这明显不满足函数的定义。边框回归学习的是回归函数,然而你的目标却不满足函数定义,当然学习不到什么。
宽高坐标Log形式
我们想要得到一个放缩的尺度,也就是说这里限制尺度必须大于0。我们学习的tw,th怎么保证满足大于0呢?直观的想法就是EXP函数,如公式(3), (4)所示,那么反过来推导就是Log函数的来源了。
5、为什么IoU较大,认为是线性变换?
当输入的 Proposal 与 Ground Truth 相差较小时(RCNN 设置的是 IoU>0.6), 可以认为这种变换是一种线性变换, 那么我们就可以用线性回归来建模对窗口进行微调, 否则会导致训练的回归模型不 work(当 Proposal跟 GT 离得较远,就是复杂的非线性问题了,此时用线性回归建模显然不合理)。这里我来解释:
Log函数明显不满足线性函数,但是为什么当Proposal 和Ground Truth相差较小的时候,就可以认为是一种线性变换呢?大家还记得这个公式不?参看高数1。
现在回过来看公式(8):
当且仅当的时候,才会是线性函数,也就是宽度和高度必须近似相等。
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