论文笔记 Fast R-CNN细节

当我决心认真地看Faster R-CNN代码的时候，我就觉得有必要把 Fast R-CNN的论文的细节再从新完整地看一遍了。对，是细节，如何实现的部分，于是有了此篇博客。请注意是 Fast R-CNN笔记。

其网络结构流程如上图，将整个图片输入卷积层和pooling层，得到卷积层特征图。然后针对每一个proposal带来的感兴趣区域RoI，通过RoI pooling layer得到在特征图中RoI区域部分，通过全连接层得到特征向量。

网络结构与训练

 

RoI pooling layer：

该层主要将感兴趣区域提取出来单独进行max pooling操作得到一个H*W（如7*7）的固定大小的小的特征图。文章中的RoI主要是卷积层特征图中的一个矩形窗口。每一个RoI用四维量表示（r,c,h,w），（r,c）是top-left点坐标，（h,w）是RoI的高和宽。因此，该层的操作主要是将h*w大小的RoI通过池化操作，变成一个H*W大小的特征图。

预训练模型初始化：

主要实验了三种情况，每次都是使用5个max pooling 层和3-5层卷积层。第一种直接将最后一个max pooling层变成RoI pooling层，第二种网络最后的全连接层和softmax层替换成上图中的结构，第三种修改网络使其分别输入图像和RoI两种数据。

Fine-tuning for detection：

本文的重点部分。在训练部分采用分层次的SGD（随机梯度下降）方法：先对N张图像进行采样，然后对每张图像中的R/N个RoI区域进行采样。同一张图中的RoI共享前后向传播中的计算和内存。这里N的值比较小，从而可以使得计算量下降。例如，使用N=2，R=128，提出的想法即比对一个RoI在不同的128张图中采样快64倍（R-CNN和SPPnet中的策略）。

对于分层次采样，Fast R-CNN使用一个流水地训练过程，同时加入fine-tunning方法加入softmax分类器和bounding box回归，而不是说直接训练一个softmax分类器啊，SVM啊回归啊等等，这样使得整个过程的计算机大大减少。

（1）Multi-task loss：

对于Fast R-CNN输出的两个姊妹输出层，第一个输出每一个RoI对于K+1类别的离散概率分布p=(p0,...,pk)，其中，p通过全连接层K+1个输出后的softmax层计算得到。第二个输出bounding box回归补偿每一个类别k下的补偿t=(tx,ty,tw,th)。

因此，对于每一个训练RoI，都得到一个ground truth类别u和bounding box回归坐标v。作者使用一个多任务的loss来结合训练的类别和bounding box回归loss如下：

其中，前部分为class的loss：

后部分为ground truth的bounding box坐标和预测坐标的loss，其中当u大于等于1时均取1：

（2）Mini-batch sampling：

在fine-tuning过程中，每一个SGD mini-batch都在N=2张影像上进行实施，同时R=128，在每张影像上采样64个RoI。类似R-CNN，从proposal中与ground truth 的IoU大于0.5的，作为部分RoI，这部分RoI占完整RoI的25%。其由类别标签u大于1的组成（前景目标）。其他的RoI从proposal和gt的IoU在[0.1 0.5)中选择，类似SPPnet情况，这里最小的阈值0.1作为类似hard example mining的探索，训练时图像被水平旋转作为数据变换。

（3）Back-propagation through RoI pooling layers：

RoI pooling layers的反向传播部分，主要通过其得到的特征图回传找出每个pooling后特征图中像素位于哪些RoI区域，找到对应的RoI区域中的max pooling取到的点，进行loss的叠加计算，具体公式如下：

等于每一个mini-batch的RoI：r ，和其pooling后的输出单元：yrj，找到其max pooling中实际取到的最大值的点，进行loss的叠加。

Scale invariance：

两种多尺度方法：（1）通过训练本身学习到训练数据的多尺度（2）通过影像金字塔提供多尺度的结果。

Detection部分

Truncated SVD for faster detection：

检测部分主要通过网络的前向部分传播即可实现，同时作者提出了用缩短的SVD（奇异值分解）加速的方法。

对于近一半的计算全连接层部分的时间消耗，作者提出truncated SVD方法解决。具体公式：

通过SVD的使用，将计算从u*v变成了t*(u+v)，由于t很小，这样就很有意义了。在网络里，W相当于全连接层，将其看做两个全连接层，中间没有非线性变换部分，第一个计算，第二个计算U，来完成整个W的计算。在RoI很大时候，这样计算可以大大加快速度。

来源：CSDN

作者：潇湘_AQ

链接：https://blog.csdn.net/u012905422/article/details/52819218