目标检测：Faster RCNN算法详解

本文是继RCNN［1］，fast RCNN［2］之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。

作者在github上给出了基于matlab和python的源码。对Region CNN算法不了解的同学，请先参看这两篇文章：《RCNN算法详解》，《fast RCNN算法详解》。

思想

从RCNN到fast RCNN，再到本文的faster RCNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复，完全在GPU中完成，大大提高了运行速度。

faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络+fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Search方法。本篇论文着重解决了这个系统中的三个问题：

如何设计区域生成网络

如何训练区域生成网络

如何让区域生成网络和fast RCNN网络共享特征提取网络

区域生成网络：结构

基本设想是：在提取好的特征图上，对所有可能的候选框进行判别。由于后续还有位置精修步骤，所以候选框实际比较稀疏。

特征提取

原始特征提取（上图灰色方框）包含若干层conv+relu，直接套用ImageNet上常见的分类网络即可。本文试验了两种网络：5层的ZF［3］，16层的VGG-16［［^-4］］，具体结构不再赘述。

额外添加一个conv+relu层，输出5139256维特征（feature）。

候选区域（anchor）

特征可以看做一个尺度5139的256通道图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积{ 12 8 2 ， 25 6 2 ， 51 2 2 } × \{128^2， 256^2， 512^2 \}\times{1282，2562，5122}×三种比例{ 1 ： 1 ， 1 ： 2 ， 2 ： 1 } \{ 1:1， 1:2， 2:1\}{1:1，1:2，2:1}。这些候选窗口称为anchors。下图示出5139个anchor中心，以及9种anchor示例。

在整个faster RCNN算法中，有三种尺度。

原图尺度：原始输入的大小。不受任何限制，不影响性能。

归一化尺度：输入特征提取网络的大小，在测试时设置，源码中opts.test_scale=600。anchor在这个尺度上设定。这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围。

网络输入尺度：输入特征检测网络的大小，在训练时设置，源码中为224*224。

窗口分类和位置精修

分类层（cls_score）输出每一个位置上，9个anchor属于前景和背景的概率；窗口回归层（bbox_pred）输出每一个位置上，9个anchor对应窗口应该平移缩放的参数。

对于每一个位置来说，分类层从256维特征中输出属于前景和背景的概率；窗口回归层从256维特征中输出4个平移缩放参数。

就局部来说，这两层是全连接网络；就全局来说，由于网络在所有位置（共51*39个）的参数相同，所以实际用尺寸为1×1的卷积网络实现。

实际代码中，将51399个候选位置根据得分排序，选择最高的一部分，再经过Non-Maximum Suppression获得2000个候选结果。之后才送入分类器和回归器。

所以Faster-RCNN和RCNN， Fast-RCNN一样，属于2-stage的检测算法。

区域生成网络：训练

样本

考察训练集中的每张图像：

a. 对每个标定的真值候选区域，与其重叠比例最大的anchor记为前景样本

b. 对a）剩余的anchor，如果其与某个标定重叠比例大于0.7，记为前景样本；如果其与任意一个标定的重叠比例都小于0.3，记为背景样本

c. 对a），b）剩余的anchor，弃去不用。

d. 跨越图像边界的anchor弃去不用

代价函数

同时最小化两种代价：

a. 分类误差

b. 前景样本的窗口位置偏差

具体参看fast RCNN中的“分类与位置调整”段落。

超参数

原始特征提取网络使用ImageNet的分类样本初始化，其余新增层随机初始化。

每个mini-batch包含从一张图像中提取的256个anchor，前景背景样本1:1.

前60K迭代，学习率0.001，后20K迭代，学习率0.0001。

momentum设置为0.9，weight decay设置为0.0005。［4］

共享特征

区域生成网络（RPN）和fast RCNN都需要一个原始特征提取网络（下图灰色方框）。这个网络使用ImageNet的分类库得到初始参数W 0 W_0W0​，但要如何精调参数，使其同时满足两方的需求呢？本文讲解了三种方法。

轮流训练

a. 从W 0 W_0W0​开始，训练RPN。用RPN提取训练集上的候选区域

b. 从W 0 W_0W0​开始，用候选区域训练Fast RCNN，参数记为W 1 W_1W1​

c. 从W 1 W_1W1​开始，训练RPN…

具体操作时，仅执行两次迭代，并在训练时冻结了部分层。论文中的实验使用此方法。

如Ross Girshick在ICCV 15年的讲座Training R-CNNs of various velocities中所述，采用此方法没有什么根本原因，主要是因为”实现问题，以及截稿日期“。

近似联合训练

直接在上图结构上训练。在backward计算梯度时，把提取的ROI区域当做固定值看待；在backward更新参数时，来自RPN和来自Fast RCNN的增量合并输入原始特征提取层。

此方法和前方法效果类似，但能将训练时间减少20%-25%。公布的python代码中包含此方法。

联合训练

直接在上图结构上训练。但在backward计算梯度时，要考虑ROI区域的变化的影响。推导超出本文范畴，请参看15年NIP论文［5］。

实验

除了开篇提到的基本性能外，还有一些值得注意的结论

与Selective Search方法（黑）相比，当每张图生成的候选区域从2000减少到300时，本文RPN方法（红蓝）的召回率下降不大。说明RPN方法的目的性更明确。

使用更大的Microsoft COCO库［6］训练，直接在PASCAL VOC上测试，准确率提升6%。说明faster RCNN迁移性良好，没有over fitting。

Girshick， Ross， et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. ↩︎

Girshick， Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. ↩︎

M. D. Zeiler and R. Fergus， “Visualizing and understanding convolutional neural networks，” in European Conference on Computer Vision （ECCV）， 2014. ↩︎

learning rate-控制增量和梯度之间的关系；momentum-保持前次迭代的增量；weight decay-每次迭代缩小参数，相当于正则化。 ↩︎

Jaderberg et al. “Spatial Transformer Networks”

NIPS 2015 ↩︎

30万+图像，80类检测库。

责任编辑：xj