16_更快的速度与精度：Faster R-CNN

回顾R-CNN:链接

回顾Fast R-CNN:链接

1.1 简介

Faster R-CNN是作者Ross Girshick继Fast R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16作推理速度在GPU上达到5fps(包括候选区域的生成)，准确率为网络的backbone，也有进一步的提升。在2015年的ILSVRC以及COCO竞赛中获得多个项目的第一名。

Faster R-CNN是在Fast R-CNN基础上进一步改进的目标检测框架，旨在提高目标提议生成的效率，进而加速整个检测过程。Faster R-CNN主要通过引入一个新的组件——区域生成网络（Region Proposal Network, RPN）来实现这一目标。以下是Faster R-CNN的关键特点和工作流程：

关键组成部分

特征提取器（Feature Extractor）：与Fast R-CNN类似，Faster R-CNN首先使用一个深度卷积神经网络（如VGG、ResNet等）作为特征提取器，从输入图像中提取丰富的特征图。
区域提议网络（RPN）：这是Faster R-CNN的核心创新点。RPN直接在最后一个卷积层的特征图上滑动，使用小的卷积核（例如3x3）来预测每个位置的多个可能的物体边界框（称为anchors）及其对应的objectness得分。这个分数衡量了该区域包含对象的概率。RPN的设计允许它在提出区域提议的同时进行背景与前景的初步区分，从而替代了之前需要单独运行的选择性搜索或其它启发式方法。
分类器：基于RPN提出的区域提议，Faster R-CNN会进一步细化这些提议，使用RoI Pooling层将不同大小的提议映射到固定大小的特征图块上，然后送入一个或多个全连接层进行分类和边框回归。这一步骤与Fast R-CNN相似，但其输入现在来自于RPN而非外部区域提议方法。

训练流程

RPN网络训练：首先，使用一个预训练的ImageNet模型（如VGG16）初始化网络，并仅训练RPN部分，目的是让RPN学会生成高质量的区域提议。这一步骤产出模型M1。
生成提案并训练检测网络：利用训练好的RPN模型M1，从训练图像中生成提案P1。然后，使用这些提案训练Faster R-CNN的分类器和边框回归部分，这一步通常会微调特征提取器的参数，以适应检测任务。
端到端训练：在RPN和检测网络的参数都经过初步优化后，整个Faster R-CNN系统（包括RPN和后续的分类回归部分）可以进行端到端的微调，以最小化分类错误和边界框回归误差，进一步提升整体性能。

优势

速度快：由于RPN直接在特征图上操作，省去了耗时的区域提议生成步骤，使得整个检测流程更加高效，接近实时处理。
精度高：结合了深度学习的强大分类与回归能力，Faster R-CNN在多个数据集上展示了优越的检测精度。
端到端可训练：整个系统可以作为一个统一的模型进行训练，促进了参数间的协同优化，提升了模型的泛化能力。

Faster R-CNN通过整合区域提议和目标检测到一个统一的网络结构中，不仅大幅提高了目标检测的速度，同时也保持了较高的检测精度，是目标检测领域的一个重要里程碑。

该模型出自论文《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》下面我们来学习一下。

1.2 Faster R-CNN整体流程

Faster主要是用RPN替代了之前的SelectiveSearch算法,使得速度大幅上升，其余部分和fast基本相同。

1.输入图像

输入一张待检测的图像。

2. 特征提取

整张图像通过一个预训练的卷积神经网络（Backbone，如VGG16、ResNet等）进行前向传播，提取出特征图（Feature Map）。这个特征图保留了原始图像的空间信息，同时蕴含了丰富的视觉特征。

3. 区域提议网络（RPN）

生成Anchors：在特征图的每个位置上，预先定义一组不同尺度和长宽比的参考框（称为Anchors）。这些Anchors覆盖了图像中可能出现的各种大小和形状的目标。
滑动窗口预测：RPN在网络的最后一个卷积层特征图上滑动，对每个位置上的Anchors进行分类（前景/背景）和边界框回归（调整Anchors以更好地拟合目标）。
- 分类任务：使用小的卷积核（如3x3）后接一个1x1卷积层，预测每个Anchor属于目标（前景）还是背景的概率(2k)。
- 回归任务：同样使用1x1卷积层预测每个Anchor的边界框调整参数(4k)，以便更精确地定位目标。
非极大值抑制（NMS）：根据分类得分筛选出一定数量的高质量区域提议，并通过NMS去除高度重叠的提议，最终保留一定数量的候选框进入下一阶段。

4. 区域兴趣池化（RoI Pooling）

对于RPN生成的每个候选区域，应用RoI Pooling层将其映射到固定大小（如7x7）的特征图块。RoI Pooling确保不同大小的区域在进入全连接层之前能够被统一处理。

5. 目标分类与精确定位

将RoI Pooling后的特征输入到一系列全连接层，进行两部分处理：
- 分类：判断每个候选框内的物体属于哪一类，通常使用softmax函数输出每类的概率。
- 边框回归：进一步细化候选框的位置，通过回归预测更精确的边界框坐标。

6. 训练流程

Faster R-CNN的训练通常分为多个步骤，包括先训练RPN，然后使用RPN产生的提议训练Fast R-CNN部分，最后进行端到端的微调。训练过程中涉及损失函数的联合优化，包括RPN的分类和回归损失，以及Fast R-CNN部分的分类和回归损失。

7. 测试推理

在测试阶段，输入图像经过上述流程，RPN生成区域提议，然后对这些提议进行分类和精确定位，输出最终的检测结果，包括每个检测框的类别标签、置信度得分和精确位置。

通过这样的流程，Faster R-CNN能够在保证较高检测精度的同时，显著加快检测速度，成为当时目标检测领域的先进算法之一。

1.3 RPN结构

RPN整体流程

区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）是Faster R-CNN中的一个核心组件，它负责高效地生成大量可能包含目标对象的候选区域（Region Proposals）。以下是RPN的具体工作流程：

1. 输入特征图：RPN基于特征提取网络（如VGG、ResNet）的最后一个卷积层的输出特征图进行操作。这个特征图不仅保留了图像的空间结构信息，还包含了丰富的高层语义特征。

2. Anchor生成：在特征图的每个位置上，预先定义一组不同尺度和纵横比的矩形框，称为Anchors。这些Anchors覆盖了多种大小和形状，旨在捕捉不同尺寸和长宽比的目标。Anchor的配置（如尺度、纵横比）是预先设定的，并在整个图像上均匀分布。

3. 滑动窗口：RPN在网络的特征图上采用滑动窗口(padding=1)的方式，对每个位置的多个Anchors进行处理。这意味着对于特征图上的每个像素位置，都会有一组固定的Anchors与其对应。

4. 特征提取：在每个Anchor对应的特征图位置上，使用小的卷积核（例如3x3）来提取特征，或者直接利用该位置的特征图值，这一步是为了为后续的分类和回归任务准备特征。

5. 分类与回归分支：对于每个Anchor，RPN同时执行两项任务：分类任务：通过一个全连接层（通常是1x1卷积层）预测每个Anchor是否包含目标（前景）或为背景。这通常使用softmax函数输出概率。回归任务：另一个全连接层（也是1x1卷积层）预测如何调整Anchor的边界框以更好地匹配潜在目标的真实边界。这通常输出四个坐标偏移量（dx, dy, dw, dh）。

6. 输出：RPN输出两组数据：一组是每个Anchor属于前景（目标）的概率分数。另一组是针对每个Anchor的边界框回归参数。

7. 非极大值抑制（NMS）：基于分类得分，选择得分较高的Anchor，并通过NMS去除高度重叠的候选框，以减少冗余并提高检测效率。通常会设置一个阈值来控制保留的候选框数量。

8. 输出区域提议：经过NMS处理后，保留下来的候选框作为高质量的区域提议，供后续的Fast R-CNN部分进行精细的分类和定位。

参数解释

对于下图的参数，首先介绍一下各个量的意义：k是指anchor的数量，那么2k是指针对每个anchor生成了两个概率，一个是它为背景的概率，一个是它为前景的概率。4k是指每个anchor的4个回归参数。256是指将ZFnet作为backbone(骨干网络)生成的特征图的深度（channel）（如果骨干网络是VGG16，那么256就应当变成512）。