目标检测学习笔记(一)_RCNN系列 | 天一阁

目标检测学习笔记(一)_RCNN系列

目标检测

CNN在图像识别的任务上非常成功,人们就开始研究更难的任务,目标检测。最直观的想法就是用一个滑动窗口在图片上截取N多小图,然后送进CNN进行分类判断,就能检测出物体。这里的问题是框框太多,计算速度太慢。

因为滑动窗口截图的方式过于简单粗暴,人们又提出了Selective Search算法。根据像素区域的色彩、纹理找出一些可能感兴趣的区域(regions of interest ROI),这样可以节省很多计算量。

RCNN

有了SS算法,加上CNN,大牛Ross Girshick在2014年提出RCNN目标检测算法。思路也挺直观,就是SS算法选区域,然后把小图片缩放成相同尺寸进入CNN,得到特征向量,然后分别进行类别判断和bbox的调整。

rcnn

Fast-RCNN

RCNN在ROI选择上使用了SS算法,但需要进行多次的CNN计算,整体的检测速度还是很慢。所以还是Ross Girshick在2015年又整出来Fast-RCNN目标检测算法。所谓Fast就是减少CNN计算次数。先把图片送入CNN得到Feature Map,然后根据ROI的坐标,直接在Feature Map上截取特征值,然后在进行后续的分类和边框回归。

fast rcnn

RoI Pooling

Fast Rcnn新增了RoIPooling层。由于最后的分类和边框回归是全连接层,需要输入向量的大小是确定且统一的。RoI的框框是大小不一的,原始RCNN是截取原图,把小图进行缩放,可以得到相同大小的特征向量。但是使用RoI从FeatureMap上截取出来的特征向量,是没法缩放的。于是rgb就提出了RoI Pooling。

Pooling这个词翻译成池化。Max Pooling, Average Pooling,或者是RoI Pooling都翻译成池化,“池化”这是什么鬼,这绝对是狗屎翻译。Pooling这个词是有共用,合并的意思的。“池化”这样的翻译,会让人很难理解。

继续说RoI Pooling,RoIPooling的主要思想就是把大小不一的特征向量,变成统一的大小,他在原向量上,划分成固定的M*N份,然后每份做Max Pooling,得到最终统一的一个特征向量。下面这个动图,还是解释的很清楚的。

roi pooling

Faster-RCNN

Fast-RCNN算法提取的检测区域,还是使用SS算法,这个算法因为没法利用GPU,所以这个框架还是比较慢。于是这位大牛Ross Girshick在2015年又提出了Faster-RCNN目标检测算法

faster rcnn

Region proposal network

Faster-RCNN的主要改进是把Selective Search算法替换成一个NN模块,取名叫Region proposal network。我理解RPN就是GPU版本的滑动窗口算法。还记得最早目标检测的方法么,用各种尺寸的框框遍历整张图片,然后把截取出来的小图进行分类判断。RPN其实也差不多,只是这次用默认的大小的边框,截取图片的FeatureMap,然后判断在这个框框中是否有物体,他们管这个预先设定的边框叫anchor。

rpn

对FeatureMap上的每个点都进行一次小型CNN计算,可能是ZF或VGG16之类的网络,然后得出2k个数值,k表示有几个默认框(anchor),每个anchor得到两个值,对这两个值做softmax就能知道在这个位置上,对应的边框里是否有待检测的目标了。如果有目标,则用Roi的坐标值去截取FeatureMap,做最后的分类和回归。

至此,一个相对完整的目标检测网络框架就基本成型了。当然如果看代码,还是会有很多细节。比如在训练过程中的Target Building,Inference时的NMS(非极大值抑制),还有就是GPU上BBox的IoU计算,都是技巧性非常强的代码,值得仔细学习一下。但不管怎样,整体的框架就是这样了。总算是比之前更清楚一点了:)

有意思的地方是,Faster Rcnn论文的作者中有大神KaimingHe,而且那时他们都是在微软工作。同年年底KaimingHe发了ResNet的论文。随后在2016,2017也是这两位再发的ResNeXt,FPN,以及Mask RCNN就都是在Fackbook工作了。在2016年FAIR推出了PyTorch,2018年初又推出Detectron。在物体识别和目标检测上,估计Fackbook可以碾压任何对手了。不知道此刻,微软的心理阴影面积有多大。虽然不能近距离接触大神,看看他们的变化也挺有戏剧性的。

参考文档:

1,What do we learn from region based object detectors

2,Object Detection and Classification using R-CNNs

3,https://deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/