【论文笔记】【目标检测】faster rcnn详解
我终于看懂了这篇paper！
RCNN解决了用卷积网络做目标检测的问题，通过selective search在特征图上得到region proposal，进而使用svm进行二分类，得到了目标检测需要的分类信息和位置信息。
Fast rcnn解决了RCNN得到region proposal费时费空间的问题。通过引入Roi pooling使任意大小的输入可以输出为指定大小的roi向量，这样，一张图片的所有Roi计算都可以共享（只需要跑一次backbone）。在得到roi后分别送入分类和回归任务中，实现了k+1分类，和(k+1)*4的回归任务。
Faster rcnn解决了region proposal非常耗时的问题，目前都是由selective search得到region proposal。卷积网络已经可以由GPU实现，然而SS还停留在古老的cpu方法。所以Faster rcnn提出了著名的RPN（region proposal network）来实现卷积共享。
Faster Rcnn
Faster Rcnn由两部分组成，一个是全卷积网络用于获得候选区域，一个是fast rcnn检测器使用候选区域进行分类和回归。这个fast rcnn检测器主要是指，从RoI pooling layer层开始，做分类和回归的那部分。
RPN
rpn的核心是anchors，其实就是一个滑动窗口。rpn的输入是backbone输出的feature map。当backbone使用vgg的时候，图片输入800*600，下采样16倍，也就是特征图输出(800/16)*(600/16)=50*38.
anchors是个滑动窗口，论文中使用ZF网络，所以特征图是256维的。anchors在特征图上滑动，也就是产生50*38个anchors，每个anchor能产生k个anchors boxes，也就是对应原图k个region proposal。
文中设置anchor有1:1，1:2，2:1的比例，还有三个大小，一共产生9个anchor boxes，也就是共50*38*9个boxes。这就实现了多尺度和多长宽比的输入。
rpn输入首先过一个3x3卷积，之后分为两路。一路用来分类，2k个分数，表示一个anchor产生k个boxes(k=9)，有positive和negative两个情况，由1x1卷积输出，设置num_output=18，这个矩阵的大小为WxHx(9*2)；一路用来回归，4k个分数，表示(x, y, w, h)的坐标，由另一个1x1卷积输出，设置num_output=18，这个矩阵的大小为WxHx(9*4)。
分类：1x1卷积后面的reshape是为了便于softmax分类。其在caffe blob中的存储形式为[1, 2x9, H, W]。而在softmax分类时需要进行positive/negative二分类，所以reshape layer会将其变为[1, 2, 9xH, W]大小，即单独“腾空”出来一个维度以便softmax分类，之后再reshape回复原状。这里实际上做的是二分类，用sigmoid也可以。这就可以得到某个anchor boxes有没有待检测物体，也就是positive anchor。
回归：1x1卷积输出为WxHx36，相当于每个点都有9个anchors，每个anchors有4个用于归回的
所以rpn的输出是：1. 大小为50*38*2k的positive/negative softmax分类特征矩阵，2. 大小为 50*38*4k 的regression坐标回归特征矩阵。
rpn解决的问题是比selective search快，快在ss得到候选框需要对一大堆的框遍历，这个遍历只能在cpu上做，rpn生成框的过程直接通过1*1卷积实现，可以用gpu，四舍五入不要时间。而且速度快了就可以搞更多的框，检测出的目标就更多了。
Proposal Layer
proposal layer用于处理rpn输出的回归量和positive anchors。输入有三个，positive vs negative anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的变换量rpn_bbox_pred，以及im_info；另外还有参数feat_stride=16（下采样倍数）。
im_info=[M, N, scale_factor]储存了图像所有的缩放信息，M、N是图片传入faster rcnn前的缩放大小，经过backbone的4个pooing后WxH=(M/16)x(N/16)，其中scale_stride=16则保存了该信息，用于计算anchor偏移量。
Proposal Layer forward的处理方法为：
- 生成anchors，利用
对所有的anchors做bbox regression回归（这里的anchors生成和训练时完全一致）
- 按照输入的positive softmax scores由大到小排序anchors，提取前pre_nms_topN(e.g. 6000)个anchors，即提取修正位置后的positive anchors
- 限定超出图像边界的positive anchors为图像边界，防止后续roi pooling时proposal超出图像边界（见文章底部QA部分图21）
- 剔除尺寸非常小的positive anchors
- 对剩余的positive anchors进行NMS（nonmaximum suppression）
- Proposal Layer有3个输入：positive和negative anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的(e.g. 300)结果作为proposal输出
在anchor产生的3（比例1:2、2:1、1:1）*3（128*128、256*256、512*512）=9个anchor boxes中，每个都根据IoU划分了正、负、不参加训练的标签。这里有9个回归器，比如anchor A(256*256, 1:2)为正，那么就有gt A，那么anchor A就可以和gt A进行回归。9个回归器并不是都起作用的。回归的过程可以学到，也就是说这里学到的是某个anchor和gt的变化关系，而不是直接学到gt，
ROI pooling
roi pooling的输入有两个，1.原始的feature maps， 2. rpn的输出proposal boxes。具体看fast rcnn。
输出是7x7的特征向量。这个向量被送入后续全连接层进行分类和回归。这里必须用roi pooling的原因是，anchor得到的region proposal的尺寸可能是不一样的，不一样的尺寸没法送入全连接层。
faster rcnn的训练过程：
faster rcnn是two-stage的算法，体现在训练过程需要两步，也就是rpn和fast rcnn需要交替训练：
- 在已经训练好的model上，训练RPN网络，对应stage1_rpn_train.pt
- 利用步骤1中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
- 第一次训练Fast RCNN网络，对应stage1_fast_rcnn_train.pt
- 第二训练RPN网络，对应stage2_rpn_train.pt
- 再次利用步骤4中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
- 第二次训练Fast RCNN网络，对应stage2_fast_rcnn_train.pt
相比于fast rcnn是一阶段的，因为获得region proposal的过程不需要训练。
训练过程如果
Loss
整个网络使用的loss也分为分类损失和回归损失：
上述公式中i表示anchors index，pi表示positive softmax probability，p*i代表对应的GT predict概率（即当第i个anchor与GT间IoU>0.7，认为是该anchor是positive，p*i=1；反之IoU<0.3时，认为是该anchor是negative，p*i=0；至于那些0.3<IoU<0.7的anchor则不参与训练）。
t代表predict bounding box，t*代表对应positive anchor对应的GT box。可以看到，整个Loss分为2部分：
- cls loss，即rpn_cls_loss层计算的softmax loss，用于分类anchors为positive与negative的网络训练
- reg loss，即rpn_loss_bbox层计算的soomth L1 loss，用于bounding box regression网络训练。注意在该loss中乘了p*i，相当于只关心positive anchors的回归（其实在回归中也完全没必要去关心negative）。
λ用于平衡两者的系数。
所以整体看看faster rcnn的前向传播：
1. 使用back bone对image提取feature map, 比如使用vgg下采样16倍，输入800*600，输出50*38*256的特征图，256为通道数。
2. 使用RPN得到region proposal。首先用在50*30上生成了50*30个anchor，对应50*30*9个anchor boxes。每个anchor box通过2个1x1卷积得到分类和回归特征，对于每个anchor，分类是9*2，回归是9*4.
3. 根据ground truth的iou确定每个anchor boxes是positive还是nagetive，或者两个都不是。
（1）和一个ground truth的IoU值最大的那些anchor；（2）和任意一个ground truth的IoU大于或等于0.7的anchor。注意到单个ground truth可能分配正样本标签给多个anchor。第（2）个条件足以确定正样本，仍然使用第（1）个条件的原因是存在在第（2）个条件下没有正样本的情况。不是正样本的anchor中，那些和所有ground truth的IoU值小于0.3的被分配为负样本，其余那些既不是正样本也不是负样本的anchor，不作为训练样本，被忽略掉的。这样对于一个滑窗，原图产生的9个anchor，anchor可能被分配到正样本、负样本、被忽略样本的标签。然后对每个正样本anchor对应的ground truth，打上回归的标签，交给该anchor对应的回归器预测。
4. 从一张图片中随机采样256个anchor boxes，正负样本的比例是1:1，如果张图片中正样本anchor boxes的数量少于128个，就减少负样本anchor boxes的数量和正样本anchor boxes数量相同。需要注意的是，这256个anchor boxes中来自不同的滑窗。
5. 所以每个anchor生成了9*256的向量，也就是每个256维的向量，经过2个1x1卷积，得到了一个4维的box回归和2维的box分类，那么一个anchor就是9*(4+2)的输出。这个输出是这么来的：9个256维的向量，送入了分类和9个回归，对应9个不同的尺寸。然后对正样本的anchor boxes进行回归。
6. 然后就是使用rpn得到的region proposal在feature map上得到待检测的小特征图，这些特征图送入了roi pooling中。文章说到的roi pooling和region proposal共享了卷积，就是使用最后一层卷积同时得到了region proposal和feature map。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
https://www.zhihu.com/question/42205480