读论文系列·Faster RCNN
转载请注明作者：梦里茶
Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步，将Region Proposal也用神经网络来做，如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task，那么RPN（Region Proposal Networks）就是Faster RCNN的最大亮点了。使用RPN产生的proposals比selective search要少很多（300vs2000）,因此也一定程度上减少了后面detection的计算量。
Fast RCNN之后，detection的计算瓶颈就卡在了Region Proposal上。一个重要原因就是，Region Proposal是用CPU算的，但是直接将其用GPU实现一遍也有问题，许多提取规则其实是可以重用的，因此有必要找一种能够共享算力的GPU版Region Proposal。
Faster RCNN则是专门训练了一个卷积神经网络来回归bounding box，从而代替region proposal。这个网络完全由卷积操作实现，并且引入anchor以应对对象形状尺寸各异的问题，测试速度与Fast RCNN相比速度极快。
这个网络叫做region proposal layer.
训练数据就是图片和bounding box
输入任意尺寸的图片，缩放到1000×600
输入到一个基础卷积神经网络，比如ZF或者VGG，以ZF为例，得到一个51×39的feature map
用一个小的网络在feature map上滑窗，算每个3x3窗口的feature，输出一个长度为256的向量，这个操作很自然就是用3×3卷积来实现，于是可以得到一个51×39×256的feature map
每个256向量跟feature map上一个3×3窗口对应，也跟800×600的原图上9个区域相对应，具体讲一下这个9个区域：
卷积后feature map上的每个3x3的区域对应原图上一个比较大的感受野，用ZF做前面的卷积层，感受野为171×171，用VGG感受野为228×228
我们想用feature map来判断它的感受野是否是前景，从而将感受野作为proposal，但是对象并不总是正方形的，于是我们需要对感受野做一个替换，得到多种形状的proposal
我们让每个3x3的区域（图中橙色方格）和原图上九个区域相对应，这九个区域的中心（灰色方格）就是感受野的中心
九个区域有九种尺寸分别是
128x128 128x64 64x128
256x256 256x128 128x256
512x512 512x256 256x512
这九个区域我们也成为9个anchor，或者9个reference box
如此，每个特征就能和原图上形状和尺寸各异的区域对应起来了
回到刚刚的256向量，将这个向量输入一个FC，得到2x9个输出，代表9个anchor为前景还是背景的概率
学习用的标签设置：如果anchor与真实bounding box重叠率大于0.7，就当做是前景，如果小于0.3，就当做背景
将256向量输入另一个FC，得到4x9个输出，代表9个anchor的修正后的位置信息(x,y,w,h)
学习用的标签就是真实的bounding box，用的还是之s前Faster RCNN的bounding box regression
两个FC在实现的时候是分别用两个1x1卷积实现的
以橙色为例，256向量和W1矩阵相乘，得到长度为18的向量，这样的操作在51x39个feature都要做一遍，实现起来就很自然变成了用一个1x1的卷积核在feature map上做卷积啦，这样也暗含了一个假设，不同位置的slide window对于anchor的偏好是相同的，是一个参数数量与精度的权衡问题。
于是我们会得到图片上51x39x9≈20K个anchor为前景的概率，以及修正后的位置
上面这个过程可以完全独立地训练，得到一个很好的Region Proposal Network
理论上我们可以用上面这个流程去训练RPN，但训练RPN的时候，一个batch会直接跑20K个anchor开销太大了。
因此每个batch是采一张图里的256个anchor来训练全连接层和卷积层；
这256个anchor里正负样本比例为1:1，正样本128个，负样本128个，
如果正样本不足128个，用负样本填充，这也意味着并非所有的背景anchor都会拿来训练RPN，因为前景的anchor会远少于背景的anchor，丢掉一些背景anchor才能保证样本平衡，丢背景anchor的时候是以slide window为单位丢的，下面会说明。
具体实现上，先算所有anchor，再算所有anchor与bounding box的重叠率，按重叠率区分正负样本，然后选择batch中的256个anchor，参与训练。同一张图会多次参与训练，直到图中的正anchor用完。
因此最终的一个mini batch的训练损失函数为：
其中，
是一个batch中的多个anchor属于前景/后景的预测概率向量，是一个batch中正anchor对应的bounding box位置向量
是softmax二分类损失
跟Fast RCNN中的bounding box regression loss一样，乘一个 ，意味着只有前景计算bounding box regression loss
论文中说为256，也就是mini-batch size，约为256 * 9=2304（论文中说约等于2400）,这意味着一对p对应9个t，这种对应关系也体现在全连接层的输出个数上，由于两个task输出数量差别比较大，所以要做一下归一化。
但这就意味着loss中的mini-batch size是以3x3的slide window为单位的，因为只有slide window和anchor的个数才有这种1:9的关系，而挑选训练样本讲的mini-batch size却是以anchor为单位的，所以我猜实际操作是这样的：
先选256个anchor，
然后找它们对应的256个slide window，
然后再算这256个slide window对应的256×9个anchor的loss，每个slide window对应一个256特征，有一个，同时对应9个anchor，有9个
论文这里讲得超级混乱，可以感受下：
其实这也可以算是RPN的一部分，不过这部分不需要训练，所以单独拉出来讲
接下来我们会进入一个proposal layer，根据前面得到的这些信息，挑选region给后面的fast rcnn训练
图片输入RPN后，我们手头的信息：anchor，anchor score，anchor location to fix
用全连接层的位置修正结果修正anchor位置
将修正后的anchor按照前景概率从高到底排序，取前6000个
边缘的anchor可能超出原图的范围，将严重超出边缘的anchor过滤掉
对anchor做非极大抑制，跟RCNN一样的操作
再次将剩下的anchor按照anchor score从高到低排序（仍然可能有背景anchor的），取前300个作为proposals输出，如果不足300个就…也没啥关系，比如只有100个就100个来用，其实不足300个的情况很少的，你想Selective Search都有2000个。
接下来就是按照Fast RCNN的模式来训练了，我们可以为每张图前向传播从proposal_layer出来得到最多300个proposals，然后
取一张图的128个proposal作为样本（有正有负），一张图可以取多次，直到proposal用完
喂给Fast RCNN做分类和bounding box回归，这里跟RPN很像，但又有所不同，
BB regressor：拟合proposal和bounding box，而非拟合anchor和bounding box
Classifier：Object多分类，而非前景背景二分类
RPN和Fast RCNN其实是很像的，因此可以一定程度上共享初始权重，实际训练顺序如下（MATLAB版）： 1. 先用ImageNet pretrain ZF或VGG 2. 训练RPN 3. 用RPN得到的proposal去训练Fast RCNN 4. 用Fast RCNN训练得到的网络去初始化RPN 5. 冻结RPN与Fast RCNN共享的卷积层，Fine tune RPN 6. 冻结RPN与Fast RCNN共享的卷积层，Fine tune Fast RCNN
论文中还简单讲了一下另外两种方法：
将整个网络合起来一块训练，而不分步，但由于一开始训练时RPN还不稳定，所以训练Fast RCNN用的proposal是固定的anchor，最后效果差不多，训练速度也快。
整个网络合起来一起训练，不分步，训练Fast RCNN用的proposals是RPN修正后的anchor，但这种动态的proposal数量不好处理，用的是一种RoI warping layer来解决，这又是另一篇论文的东西了。
网络结构和训练过程都介绍完了，实验效果也是依样画葫芦，就不再介绍了，整体来说，Faster RCNN这篇论文写得很乱，很多重要的细节都要去看代码才能知道是怎么回事，得亏是效果好才能中NIPS。。