读论文系列·Fast RCNN

Fast RCNN是对RCNN的性能优化版本，在VGG16上，Fast R-CNN训练速度是RCNN的9倍, 测试速度是RCNN213倍；训练速度是SPP-net的3倍，测试速度是SPP-net的3倍，并且达到了更高的准确率，本文为您解读Fast RCNN。

Overview

Fast rcnn直接从单张图的feature map中提取RoI对应的feature map，用卷积神经网络做分类，做bounding box regressor，不需要额外磁盘空间，避免重复计算，速度更快，准确率也更高。

RCNN缺点

Multi-stage training

需要先预训练卷积层，然后做region proposal, 然后用SVM对卷积层抽取的特征做分类，最后训练bounding-box回归器。

训练时间和空间代价很大训练过程中需要把CNN提取的特征写到磁盘，占用百G级的磁盘空间，GPU训练时间为2.5GPU*天（用的是K40，壕，友乎？）
目标检测很慢 Region proposal很慢，VGG16每张图需要花47秒的时间

总结：RCNN就是慢！最主要的原因在于不同的Region Proposal有着大量的重复区域，导致大量的feature map重复计算。

SPP-net

SPP-net中则提出只过一遍图，从最后的feature map裁剪出需要的特征，然后由Spatial pyramid pooling层将其转为固定尺寸特征，由于没有重复计算feature map，训练速度提升3倍，测试速度提升了10-100倍。

但是SPP-net也有缺点，SPP-net的fine-tune不能越过SPP层，因为pyramid BP开销太大了，只能fine-tune全连接层，tune不到卷积层，所以在一些较深的网络上准确率上不去。

Fast RCNN architecture

首先将整个图片输入到一个基础卷积网络，经过max pooling得到整张图的feature map，
然后用一个RoI pooling层为region proposal从feature map中提取一个固定长度的特征向量，
每个特征会输入到一系列全连接层，得到一个RoI特征向量，
再分叉传入两个全连接层输出，
- 其中一个是传统softmax层进行分类，
- 另一个是bounding box regressor，
根据RoI特征向量（其中包含了原图中的空间信息）和原来的Region Proposal位置回归真实的bounding box位置（如RCNN做的那样，但是是用神经网络来实现）。

其他都是一目了然的，接下来主要讲RoI pooling

RoI pooling

我们可以根据卷积运算的规则，推算出原图的region对应feature map中的哪一部分。但是因为原图region的大小不一，这些region对应的feature map尺寸是不固定的，RoI pooling就是为了得到固定大小的feature map。

RoI pooling层使用max pooling将不同的RoI对应的feature map转为固定大小的feature map。
- 首先将h w的feature map划分为H W个格子
- 对每个格子中的元素做max pooling

由于多个RoI会有重复区域，所以max pooling时，feature map里同一个值可能对应pooling output的多个值。所以BP算梯度的时候，从RoI pooling层output y到input x的梯度是这样求的

其中

$i ^{*}(r, j) = argmax_{i'∈R(r,j) }x_{i'}$ ，也就是在 $R(r, j)$ 这个区域中做max pooling得到的结果，
$i = i ^{ * }(r, j)$ 是一个条件表达式，就是判断input的 $x_{i}$ 是否是max pooling的结果，如果不是，输出的梯度就不传到这个值上面
r是RoI数量，j是在一个region中，与x对应的输出个数
$y_{rj}$ 是第j个跟x对应的输出

举例：

也就是说，将Loss对输出的梯度，传回到max pooling对应的那个feature unit上，再往回传

其实这是SPPnet的一个特例，是Spatial pooling，没有pyramid，也因此计算量大大减少，能够实现FC到CNN的梯度反向传播，并且，实验发现其实feature pyramid对准确率提升不大。倒是原图层面的Pyramid作用大些：

训练时，为每张训练图片随机选一个尺度，缩放后扔进网络学
测试时，用image pyramid为每张测试图片中的region proposal做尺度归一化（将它们缩放到224x224）

但是这种Pyramid方法计算代价比较大，所以Fast RCNN中只在小模型上有这样做

Multi-task loss

$L_{cls}$ : SoftMax多分类Loss，没啥好说的
$L_{loc}$ ：bounding box regression loss

定义真实的bounding box为( $v_{x}, v_{y}, v_{w}, v_{h}$ )，预测的bounding box位置（由第二个fc层输出，有K个类，每个类分别有4个值，分别为） $t_{x}^{k}，t_{y}^{k}，t_{w}^{k}, t_{h}^{k}$

$L_{loc}(t^{k}, v) = ∑_{i∈{x,y,w,h}} smooth_{L1}(t_{i}^{k} - v_{i})$

即预测位置和真实位置四个值的差值求和，其中

$smooth_{L1}(x) = 0.5x^{2} if |x|<1 otherwise |x|-0.5$

是一个软化的L1（画一下图像可以看出来，在(-1,1)的范围内是抛物线，没L1那么尖锐），如果采用L2 loss，需要仔细调节学习率防止梯度爆炸。

整个模型的Loss就是：

$L(p, k, t^{k}, v) = L_{cls}(p, k) + λ|k ≥ 1| L_{Ioc}(t^{u}, v)$

p代表预测类别，k代表真实类别
k≥1意味着不算0类（也就是背景类）的bounding box loss，因为背景的bounding box没啥意义
λ是超参数，在论文的实验中设为1

训练

ImageNet预训练
最后一层换成RoI pooling层
FC+sofmax分类层换成两个FC，分别求softmax分类和bounding box回归loss，每个类有自己的bounding box regressor
用Detection数据BP微调整个神经网络

这就比较厉害了，谁不喜欢end to end，之前RCNN是需要分开微调SVM分类层和bounding box regressor的

前面讲了RoI pooling使得梯度反向传播到卷积层成为可能，但是这种BP训练仍然很耗显存和时间，尤其是在输入的ROI属于不同图片时，因为单张图的feature map是不存到磁盘的，当一张图的几个RoI和其他图的几个RoI混在一起交替输入时，需要反复前向传播计算feature map，再pooling，实际上也就反复计算了feature map。

在Fast RCNN的训练中，每次输入两张图（这么小的batch size），每张图取64个ROI，单张图的多个ROI在前向计算和后向传播过程中是共享feature map的的，这样就加快了训练速度。

然而，这犯了训练中的一个忌讳，实际上，相当于训练数据（ROI）没有充分shuffle，但在Fast RCNN的实验中效果还行，就先这样搞了。

样本筛选

正样本：与bounding box有超过50%重叠率的
负样本（背景）：与bounding box重叠率位于0.1到0.5之间的。

Truncated SVD加速全连接层运算

Truncated SVD

$W ≈ U∑_{t}V^{T}$

将 $u×v$ 大小的矩阵W分解为三个矩阵相乘，其中， $U$ 是一个 $u×t$ 的矩阵，包含 $W$ 的前 $t$ 个左奇异向量， $∑_{t}$ 是一个 $t×t$ 的对角矩阵，包含 $W$ 的前 $t$ 个上奇异向量， $V^{T}$ 是一个 $v*t$ 的矩阵，包含 $W$ 的前 $t$ 个右奇异向量，参数数量从 $uv$ 变成 $t(u+v)$ ，当 $t$ 远小于 $min(u,v)$ 时，参数数量就显著少于 $W$ 。

具体实现上，将一个权重为W的全连接层拆成两个，第一层的权重矩阵为∑_{t}V^{T}（并且没有bias），第二层的权重矩阵为U（带上W原来的bias）。

在Fast RCNN中，Truncated SVD减少了30%的训练时间。

实验结果

PK现有方法

在VOC12上取得65.7%的mAP，是当时的SOA
在VGG16上，Fast R-CNN训练速度是RCNN的9倍, 测试速度是RCNN213倍；
训练速度是SPP-net的3倍，测试速度是SPP-net的3倍

创新点必要性验证

RoI pooling是否比SPP更优？（是否有fine tune卷积层的必要？）
- 使用VGG16，在Fast RCNN中冻结卷积层，只fine tune全连接层：61.4%
- 使用VGG16，在Fast RCNN中fine tune整个网络：66.9%
Multi Loss(Softmax + bb regressor)是否比Single task（只用Softmax loss）更优？stage-wise和Multi Task同时进行(end2end)哪个更优？