论文阅读学习 - Fast R-CNN

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修改于 2020-06-12 11:31:27

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Fast R-CNN

Fast R-CNN - Fast Regin-based Convolutional Network for Objection Detection

[Paper]

[Code-Caffe]

1. R-CNN

R-CNN 采用深度网络来对 object proposals 分类以进行目标检测，其缺点如下：

训练是 multi-stage 的.
- a). R-CNN 首先采用 log loss 对 object proposals 微调 ConvNet；
- b). 然后将 ConvNet 特征送入 SVMs 分类器. 将 SVMs 作为目标检测器，取代微调的 softmax 分类器；
- c). 学习 bounding-box 回归器.
训练的空间和时间代价较高. 训练 SVM 和 bounding-box 回归器时，需要对每张图像的每个 object proposal 进行特征提取，并写入磁盘. 采用深度网络，比如 VGG16，对 VOC07 trainval 数据集的 5K 张图片，这个过程需要 2.5 GPU-days；且提取的特征需要大量的存储空间.
目标检测速度慢. 测试时，对每张测试图片的每个 object proposal 进行特征提取. 基于 VGG16 的检测，单张 GPU 卡，每张图片需要 47s.

2. SPPNet

由于 R-CNN 需要对每个 object proposal 进行 ConvNet 前向计算，且没有共享计算，造成其速度较慢.

SPPNets，Spatial Pyramid Pooling Networks，通过共享计算来提高 R-CNN 的速度.

SPPNets 对整张输入图片计算一个卷积 feature map，采用从共享特征图(feature map)提取的特征向量来对每个 object proposal 进行分类.

每个 proposal 的特征提取，是采用 max-pooling 将 proposal 的特征图的一部分转换成固定尺寸的输出(fixed-size output, e.g. 6*6) 得到的. 多个输出尺寸采用 pool 操作，并连接为空间金字塔池化(spatial pyramid pooling).

SPPNet 的测试效率，是 R-CNN 的 10 - 100 倍. 由于较快的特征提取速度，训练时间也降低了 3 倍.

但，SPPNet 的明显缺点在于：

类似于 R-CNN，其训练也是 multi-stage 的，包括，特征提取，利用 log loss 微调网络，训练 SVMs 分类器，以及拟合 bounding-box 回归器.
特征也需要写入磁盘.
与 R-CNN 不同在于，SPPNets 的微调算法不能对 spatial pyramid pooling 的卷积层进行更新，这也就限制了其在深度网络中的精度.

3. Fast R-CNN

相对于 R-CNN 和 SPPNet， Fast R-CNN 解决了以上它们的不足，并提升了速度和精度. 其优势在于，

较高的检测质量(mAP)
训练是 single-stage 的，采用了 multi-task loss
训练可以对整个网络层进行更新
不需要磁盘空间来缓存特征.

Fast R-CNN 网络结构为：

Figure 1. Fast R-CNN 结构. 一张输入图片和多个 RoIs 作为全卷积网络的输入，每个 RoI 被池化到一个固定尺寸的特征图，并采用全连接层映射为一个特征向量. 对于每个 RoI，网络有两个输出向量：softmax 概率和 per-class bounding-box 回归偏移值. 网络是采用 multi-task loss 进行 end-to-end 训练的.

Fast R-CNN 采用整张图片和 object proposals 集作为网络输入.

网络首先几个卷积层和 max-pooling 层对整张图片处理，得到一个 conv feature map.

然后，对每一个 object proposal，采用 RoI pooling 层从 feature map 中提取一个固定长度的特征向量；

每个特征向量被送入一系列的全连接层，最终有两个分支：一个分支得到 softmax 概率值，共 K 个 object 类和一个 background 类；另一个分支针对 K 个 object 类输出四个实值，分别表示了每类 object 的 bounding-box 位置.