经典网络解读系列（一）：RegionProposal+CNN （rcnn）

论文来自《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》

目标：

目标检测

模型结构：

1、使用select search对每张图像产生1k-2k个候选区域（这一步和目标类别无关）

2、对候选区域resize到统一尺寸。（227*227）这里resize的方法有三种：    

        1）在原图像上扩展候选框成一个正方形，然后resize到想要的尺寸（227*227）

        2）仍然是扩展成一个正方形，但扩展时候填充的内容不是图像，而是使用其他值，比如0，比如图像均值。最后再resize

        3）直接resize成227*227

对于超出图像边缘的候选框，填充图像均值。

讲resize后的候选框输入CNN提取特征。

3、输入SVM分类器，确定这些候选框的类别。

4、使用非极大值抑制减少冗余的候选框数量。对剩余的候选框通过检测框回归模型，修正最终的位置。

扫描二维码关注公众号，回复： 1652031 查看本文章

训练：

包括三部分：CNN的训练、SVM的训练、线性回归模型的训练。

训练时用到的数据：

预先提取出的候选区域和给定的检测框

1、CNN训练

首先使用大型的辅助集（ILSVRC 1000类）对CNN（VGG16等）进行图像级预训练（每张图片对应一个标签，没有检测框标记）----------->然后只使用提取出的region proposal进行训练，类别的数目是（N+1   N类目标+背景）替换上一阶段使用的1000类别的分类器层 。

标签的确定:

如果候选框与任意一个给定的检测框IOU>=0.5 认为该候选框是这个检测框对应的这一类（+），如果和所有检测框IOU<0.5,标记为负样本。   所有物体类别是+，背景是-。在训练的时候，每个批次输32个正样本+96个负样本----------->完成了CNN的训练。

不同的CNN结构对结果影响很大。

2、SVM训练

对于每一类训练一个SVM

输入是候选区域通过CNN提取出的4096维特征，输出是 是否属于此类

标签的确定：

如果候选框与某类给定的检测框IOU>=0.3认为该候选框是这个检测框对应的这一类（+），否则为-。

SVM训练完成。

作者有尝试使用softmax 发现效果不好。

3、检测框回归模型

我们对得到的候选框区域进行微调，使其更精确。

我们的训练算法的输入是一组NN个训练对(Pi,Gi)i=1,…,N(Pi,Gi)i=1,…,N，其中Pi=(Pix,Piy,Piw,Pih)Pi=(Pxi,Pyi,Pwi,Phi)指定提案PiPi的边界框中心的像素坐标以及宽度和高度（以像素为单位）。注意，除非需要，下文中我们不再写出上标ii。每个检测框真值GG以相同的方式指定：G=(Gx,Gy,Gw,Gh)G=(Gx,Gy,Gw,Gh)。我们的目标是学习将提案框PP映射到检测框真值G的转换。

我们使用四个函数dx(P)，d
y（P)
dw(  P)和dh(P))参数化这个转换。前两个指定PP的边界框的中心的比例不变的平移，后两个指定P的边界框的宽度和高度的对数空间转换。在学习了这些函数后，我们可以通过应用转换将输入提案P转换成预测的检测框真值Gˆ。Gˆx=Pwdx(P)+Px(1)

Gˆy=Phdy(P)+Py(2)

Gˆw=Pwexp(dw(P))(3)

Gˆh=Phexp(dh(P))(4)

每个函数d⋆(P)d⋆(P)（⋆表示x,y,w,h中的一个）都建模为提案PP的pool5特征（记为ϕ5(P)，对图像数据的依赖隐含的假定）的线性函数。即d⋆(P)=wT⋆ϕ5(P)，其中w⋆w⋆表示模型和训练参数的一个向量，通过优化正则化最小二乘法的目标（脊回归）来学习w⋆w⋆。w⋆=argminwˆ⋆∑Ni(ti⋆−wˆT⋆ϕ5(Pi))2+λ∥wˆ⋆∥2(5)

训练对(P,G)的回归目标t⋆t⋆定义为：tx=(Gx−Px)/Pw(6)

ty=(Gy−Py)/Ph(7)

tw=log(Gw/Pw)(8)

th=log(Gh/Ph)(9)

作为标准正则化最小二乘问题，可以有效的找到封闭解。

我们在实现边界回归的过程中发现了两个微妙的问题。第一是正则化是重要的：我们基于验证集，设置λ=1000。第二个问题是，选择使用哪些训练对(P,G)时必须小心。直观地说，如果PP远离所有的检测框真值，那么将PP转换为检测框真值G的任务就没有意义。使用像P这样的例子会导致一个无望的学习问题。因此，只有当提案P至少在一个检测框真值附近时，我们才执行学习任务。“附近”即，将PP分配给具有最大IoU的检测框真值G（在重叠多于一个的情况下），并且仅当重叠大于阈值（基于验证集，我们使用的阈值为0.6）。所有未分配的提案都被丢弃。我们为每个目标类别执行一次，以便学习一组特定于类别的检测框回归器。

在测试时，我们对每个提案进行评分，并预测其新的检测框一次。原则上，我们可以迭代这个过程（即重新评估新预测的检测框，然后从它预测一个新的检测框，等等）。但是，我们发现迭代不会改进结果。

测试：

对每幅图像-->2k个region proposal -->resize-->cnn fearture-->SVM

cnn feature 2000*4096

SVM权重矩阵 4096×N

点乘--2000×N

对于每一类，得到2000个得分（2000个候选框），使用非极大值抑制（NMS 改进版soft-NMS）消除掉大部分的候选框，最后对剩下的候选框回归修正。

评价标准：map

计算预测出来的框与GT框的IOU

然后判断哪些框预测正确，哪些预测错误。计算map

相关参考文献：

map：https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/79070935

NMS：https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html

IOU：https://blog.csdn.net/h_jlwg6688/article/details/76066890