Faster RCNN 学习笔记

下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络，各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异，至于后续的RPN层、Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同.

一）、整体框架

我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能

1)、Conv layers提取特征图：

作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层和全连接层

2)、RPN(Region Proposal Networks):

RPN网络主要用于生成region proposals，首先生成一堆Anchor box，对其进行裁剪过滤后通过softmax判断anchors属于前景(foreground)或者后景(background)，即是物体or不是物体，所以这是一个二分类；同时，另一分支bounding box regression修正anchor box，形成较精确的proposal（注：这里的较精确是相对于后面全连接层的再一次box regression而言）

3)、Roi Pooling：

该层利用RPN生成的proposals和VGG16最后一层得到的feature map，得到固定大小的proposal feature map,进入到后面可利用全连接操作来进行目标识别和定位

4)、Classifier：

会将Roi Pooling层形成固定大小的feature map进行全连接操作，利用Softmax进行具体类别的分类，同时，利用L1 Loss完成bounding box regression回归操作获得物体的精确位置.

二)、网络结构

现在，通过上图开始逐层分析

1)、Conv layers

Faster RCNN首先是支持输入任意大小的图片的，比如上图中输入的P*Q，进入网络之前对图片进行了规整化尺度的设定，如可设定图像短边不超过600，图像长边不超过1000，我们可以假定M*N=1000*600（如果图片少于该尺寸，可以边缘补0，即图像会有黑色边缘）

①   13个conv层：kernel_size=3,pad=1,stride=1;

卷积公式：

outputsize=intputsize-kernel_size+2*padstride+1

所以，conv层不会改变图片大小（即：输入的图片大小=输出的图片大小）

②   13个relu层：激活函数，不改变图片大小

③   4个pooling层：kernel_size=2,stride=2;pooling层会让输出图片是输入图片的1/2

经过Conv layers，图片大小变成(M/16)*(N/16)，即：60*40(1000/16≈60,600/16≈40)；则，Feature Map就是60*40*512-d(注：VGG16是512-d,ZF是256-d)，表示特征图的大小为60*40，数量为512

2)、RPN(Region Proposal Networks):

Feature Map进入RPN后，先经过一次3*3的卷积，同样，特征图大小依然是60*40,数量512，这样做的目的应该是进一步集中特征信息，接着看到两个全卷积,即kernel_size=1*1,p=0,stride=1;

如上图中标识：

①   rpn_cls：60*40*512-d ⊕  1*1*512*18 ==> 60*40*9*2

逐像素对其9个Anchor box进行二分类

②   rpn_bbox：60*40*512-d ⊕  1*1*512*36==>60*40*9*4

逐像素得到其9个Anchor box四个坐标信息（其实是偏移量，后面介绍）

如下图所示：

(2.1)、Anchors的生成规则

前面提到经过Conv layers后，图片大小变成了原来的1/16，令feat_stride=16，在生成Anchors时，我们先定义一个base_anchor，大小为16*16的box(因为特征图(60*40)上的一个点，可以对应到原图（1000*600）上一个16*16大小的区域)，源码中转化为[0,0,15,15]的数组，参数ratios=[0.5, 1, 2]scales=[8, 16, 32]

先看[0,0,15,15],面积保持不变，长、宽比分别为[0.5, 1, 2]是产生的Anchors box

如果经过scales变化，即长、宽分别均为 (16*8=128)、(16*16=256)、(16*32=512)，对应anchor box如图

综合以上两种变换，最后生成9个Anchor box

所以，最终base_anchor=[0,0,15,15]生成的9个Anchor box坐标如下：

 [[ -.  -.   .   .]
 [-.  -.  .  .]
 [-. -.  .  .]
 [ -.  -.   .   .]
 [-. -.  .  .]
 [-. -.  .  .]
 [ -.  -.   .   .]
 [ -. -.   .  .]
 [-. -.  .  .]] 

特征图大小为60*40，所以会一共生成60*40*9=21600个Anchor box

源码中，通过width:(0~60)*16,height(0~40)*16建立shift偏移量数组，再和base_ancho基准坐标数组累加，得到特征图上所有像素对应的Anchors的坐标值，是一个[216000,4]的数组

(2.2)、RPN工作原理解析

为了进一步更清楚的看懂RPN的工作原理，将Caffe版本下的网络图贴出来，对照网络图进行讲解会更清楚

主要看上图中框住的‘RPN’部分的网络图，其中‘rpn_conv/3*3’是3*3的卷积，上面有提到过，接着是两个1*1的全卷积，分别是图中的‘rpn_cls_score’和‘rpn_bbox_pred’，在上面同样有提到过。接下来，分析网络图中其他各部分的含义

2.2.1)、rpn-data

1.     layer {
2.      name: 'rpn-data'
3.      type: 'Python'
4.      bottom: 'rpn_cls_score'   #仅提供特征图的height和width的参数大小
5.      bottom: 'gt_boxes'        #ground truth box
6.      bottom: 'im_info'         #包含图片大小和缩放比例，可供过滤anchor box
7.      bottom: 'data'
8.      top: 'rpn_labels'
9.      top: 'rpn_bbox_targets'
10.      top: 'rpn_bbox_inside_weights'
11.      top: 'rpn_bbox_outside_weights'
12.      python_param {
13.        module: 'rpn.anchor_target_layer'
14.        layer: 'AnchorTargetLayer'
15.        param_str: "'feat_stride': 16 \n'scales': !!python/tuple [8, 16, 32]"
16.      }
17.    } 

这一层主要是为特征图60*40上的每个像素生成9个Anchor box，并且对生成的Anchor box进行过滤和标记，参照源码，过滤和标记规则如下：

①    去除掉超过1000*600这原图的边界的anchor box

②    如果anchor box与ground truth的IoU值最大，标记为正样本，label=1

③    如果anchor box与ground truth的IoU>0.7，标记为正样本，label=1

④    如果anchor box与ground truth的IoU<0.3，标记为负样本，label=0

剩下的既不是正样本也不是负样本，不用于最终训练，label=-1

什么是IoU:

除了对anchor box进行标记外，另一件事情就是计算anchor box与ground truth之间的偏移量

令：ground truth:标定的框也对应一个中心点位置坐标x*,y*和宽高w*,h*

anchor box: 中心点位置坐标x_a,y_a和宽高w_a,h_a

所以，偏移量：

△x=(x*-x_a)/w_a   △y=(y*-y_a)/h_a

△w=log(w*/w_a)   △h=log(h*/h_a)

通过ground truth box与预测的anchor box之间的差异来进行学习，从而是RPN网络中的权重能够学习到预测box的能力

2.2.2) 、rpn_loss_cls、rpn_loss_bbox、rpn_cls_prob

下面集体看下这三个，其中‘rpn_loss_cls’、‘rpn_loss_bbox’是分别对应softmax，smooth L1计算损失函数，‘rpn_cls_prob’计算概率值(可用于下一层的nms非最大值抑制操作)

补充：

①   Softmax公式，计算各分类的概率值

② Softmax Loss公式，RPN进行分类时，即寻找最小Loss值

在’rpn-data’中已经为预测框anchor box进行了标记，并且计算出与gt_boxes之间的偏移量,利用RPN网络进行训练。

RPN训练设置：在训练RPN时，一个Mini-batch是由一幅图像中任意选取的256个proposal组成的，其中正负样本的比例为1：1。如果正样本不足128，则多用一些负样本以满足有256个Proposal可以用于训练，反之亦然

2.2.3)、proposal

1.    layer {
2.      name: 'proposal'
3.      type: 'Python'
4.      bottom: 'rpn_cls_prob_reshape' #[1,18,40,60]==> [batch_size, channel，height，width]Caffe的数据格式，anchor box分类的概率
5.      bottom: 'rpn_bbox_pred'  # 记录训练好的四个回归值△x, △y, △w, △h
6.      bottom: 'im_info'
7.      top: 'rpn_rois'
8.      python_param {
9.        module: 'rpn.proposal_layer'
10.        layer: 'ProposalLayer'
11.        param_str: "'feat_stride': 16 \n'scales': !!python/tuple [4, 8, 16, 32]"
12.      }
13.    } 

在输入中我们看到’rpn_bbox_pred’，记录着训练好的四个回归值△x, △y, △w, △h。

源码中，会重新生成60*40*9个anchor box，然后累加上训练好的△x, △y, △w, △h,从而得到了相较于之前更加准确的预测框region proposal，进一步对预测框进行越界剔除和使用nms非最大值抑制，剔除掉重叠的框；比如，设定IoU为0.7的阈值，即仅保留覆盖率不超过0.7的局部最大分数的box（粗筛）。最后留下大约2000个anchor，然后再取前N个box（比如300个）；这样，进入到下一层ROI Pooling时region proposal大约只有300个

用下图一个案例来对NMS算法进行简单介绍

如上图所示，一共有6个识别为人的框，每一个框有一个置信率。 
现在需要消除多余的:

·    
按置信率排序: 0.95, 0.9, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7

·    
取最大0.95的框为一个物体框

·    
剩余5个框中，去掉与0.95框重叠率IoU大于0.6(可以另行设置)，则保留0.9, 0.8, 0.7三个框

·    
重复上面的步骤，直到没有框了，0.9为一个框

·    
选出来的为: 0.95, 0.9

所以，整个过程，可以用下图形象的表示出来

其中，红色的A框是生成的anchor
box,而蓝色的G’框就是经过RPN网络训练后得到的较精确的预测框，绿色的G是ground truth box

2.2.4)、roi_data

1.      layer {
2.      name: 'roi-data'
3.      type: 'Python'
4.      bottom: 'rpn_rois'
5.      bottom: 'gt_boxes'
6.      top: 'rois'
7.      top: 'labels'
8.      top: 'bbox_targets'
9.      top: 'bbox_inside_weights'
10.      top: 'bbox_outside_weights'
11.      python_param {
12.        module: 'rpn.proposal_target_layer'
13.        layer: 'ProposalTargetLayer'
14.        param_str: "'num_classes': 81"
15.      }
16.    }  

为了避免定义上的误解，我们将经过‘proposal’后的预测框称为region proposal（其实，RPN层的任务其实已经完成，roi_data属于为下一层准备数据）

主要作用：

①       RPN层只是来确定region proposal是否是物体(是/否),这里根据region proposal和ground truth box的最大重叠指定具体的标签(就不再是二分类问题了，参数中指定的是81类)

②       计算region proposal与ground truth boxes的偏移量，计算方法和之前的偏移量计算公式相同

经过这一步后的数据输入到ROI Pooling层进行进一步的分类和定位.

3)、ROI Pooling:

1.    layer {
2.      name: "roi_pool5"
3.      type: "ROIPooling"
4.      bottom: "conv5_3"   #输入特征图大小
5.      bottom: "rois"      #输入region proposal
6.      top: "pool5"     #输出固定大小的feature map
7.      roi_pooling_param {
8.        pooled_w: 7
9.        pooled_h: 7
10.        spatial_scale: 0.0625 # 1/16
11.      }
12.    }

从上述的Caffe代码中可以看到，输入的是RPN层产生的region proposal(假定有300个region proposal box)和VGG16最后一层产生的特征图(60*40 512-d)，遍历每个region proposal，将其坐标值缩小16倍，这样就可以将在原图(1000*600)基础上产生的region proposal映射到60*40的特征图上，从而将在feature map上确定一个区域(定义为RB*)。

在feature map上确定的区域RB*，根据参数pooled_w:7,pooled_h:7,将这个RB*区域划分为7*7，即49个相同大小的小区域，对于每个小区域，使用max pooling方式从中选取最大的像素点作为输出，这样，就形成了一个7*7的feature map

细节可查看：https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html

以此，参照上述方法，300个region proposal遍历完后，会产生很多个7*7大小的feature map，故而输出的数组是：[300,512,7,7],作为下一层的全连接的输入

4)、全连接层:

经过roi pooling层之后，batch_size=300, proposal feature map的大小是7*7,512-d,对特征图进行全连接，参照下图，最后同样利用Softmax Loss和L1 Loss完成分类和定位

通过full connect层与softmax计算每个region proposal具体属于哪个类别（如人，马，车等），输出cls_prob概率向量；同时再次利用bounding box regression获得每个region proposal的位置偏移量bbox_pred，用于回归获得更加精确的目标检测框

即从PoI Pooling获取到7x7大小的proposal feature maps后，通过全连接主要做了：

4.1)通过全连接和softmax对region proposals进行具体类别的分类

4.2)再次对region proposals进行bounding box regression，获取更高精度的rectangle box

作为一枚技术小白，写这篇笔记的时候参考了很多博客论文，在这里表示感谢，同时，未经同意，请勿转载....