==RCNN==
1、生成候选区域
使用Selective Search(选择性搜索)方法对一张图像生成约2000-3000个候选区域,基本思路如下:
(1)使用一种过分割手段,将图像分割成小区域
(2)查看现有小区域,合并可能性最高的两个区域,重复直到整张图像合并成一个区域位置。优先合并以下区域:
- 颜色(颜色直方图)相近的
- 纹理(梯度直方图)相近的
- 合并后总面积小的
- 合并后,总面积在其BBOX中所占比例大的
在合并时须保证合并操作的尺度较为均匀,避免一个大区域陆续“吃掉”其它小区域,保证合并后形状规则。
(3)输出所有曾经存在过的区域,即所谓候选区域
2、特征提取
使用深度网络提取特征之前,首先把候选区域归一化成同一尺寸227×227。
使用CNN模型进行训练,例如AlexNet,一般会略作简化。
3、类别判断
对每一类目标,使用一个线性SVM二类分类器进行判别。
输入为深度网络(如上图的AlexNet)输出的4096维特征,输出是否属于此类。
4、位置精修
目标检测的衡量标准是重叠面积:许多看似准确的检测结果,往往因为候选框不够准确,
重叠面积很小,故需要一个位置精修步骤,对于每一个类,训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美。
==Fast R-CNN==
Fast R-CNN主要解决R-CNN的以下问题:
1、训练、测试时速度慢
R-CNN的一张图像内候选框之间存在大量重叠,提取特征操作冗余。
而Fast R-CNN将整张图像归一化后直接送入深度网络,紧接着送入从这幅图像上提取出的候选区域。
这些候选区域的前几层特征不需要再重复计算。
2、训练所需空间大
R-CNN中独立的分类器和回归器需要大量特征作为训练样本。Fast R-CNN把类别判断和位置精调统一用深度网络实现,不再需要额外存储。
下面进行详细介绍
- 在特征提取阶段,通过CNN(如AlexNet)中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的输入,
因此,在原始图片上执行这些操作后,输入图片尺寸不同将会导致得到的feature map(特征图)尺寸也不同,这样就不能直接接到一个全连接层进行分类。
在Fast R-CNN中,作者提出了一个叫做ROI Pooling的网络层,这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量。
ROI Pooling层将每个候选区域均匀分成M×N块,对每块进行max pooling。将特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的数据,送入下一层。
这样虽然输入的图片尺寸不同,得到的feature map(特征图)尺寸也不同,
但是可以加入这个神奇的ROI Pooling层,对每个region都提取一个固定维度的特征表示,就可再通过正常的softmax进行类型识别。 - 在分类回归阶段,在R-CNN中,先生成候选框,然后再通过CNN提取特征,之后再用SVM分类,最后再做回归得到具体位置(bbox regression)。
而在Fast R-CNN中,作者巧妙的把最后的bbox regression也放进了神经网络内部,与区域分类合并成为了一个multi-task模型
实验表明,这两个任务能够共享卷积特征,并且相互促进。
Fast R-CNN很重要的一个贡献是成功地让人们看到了Region Proposal+CNN(候选区域+卷积神经网络)这一框架实时检测的希望,原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度。
==Faster R-CNN==
在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络,也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。
这样,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。
Faster R-CNN可以简单地看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的模型,用区域生成网络(Region Proposal Network,简称RPN)来代替Fast R-CNN中的Selective Search(选择性搜索)方法。
RPN的工作步骤如下:
- 在feature map(特征图)上滑动窗口
- 建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归
- 滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息
- 框的回归提供了框更精确的位置
==总结==
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走来,基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。
基于region proposal(候选区域)的R-CNN系列目标检测方法是目标检测技术领域中的最主要分支之一。
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