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R-CNN史上最全讲解(rcnn系列详解)

编辑:rootadmin
R-CNN史上最全讲解 文章目录一:初识R-CNN[网络结构]二:训练步骤1.RP的确定2.模型pre-training3.Fine-Tunning4.提取并保存RP的特征向量5.SVM的训练6.bbox regression的训练三:测试步骤step1:Region proposal的确定step2:RP的Features提取step3:SVM分类step4:BoundingBox-Regressionstep5:Non-maximum suppression处理四:R-CNN存在的问题一:初识R-CNN

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R-CNN系列论文(R-CNN,fast-RCNN,faster-RCNN)是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文,其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。

R-CNN全称region with CNN features,其实它的名字就是一个很好的解释。用CNN提取出Region Proposals中的featues,然后进行SVM分类与bbox的回归。

[网络结构]

接下来我从 训练阶段 和 测试阶段 分别讲解R-CNN中的核心思路。

二:训练步骤1.RP的确定

首先介绍一下Selective Search算法,训练过程中用于从输入图像中搜索出2000个Region Proposal。Selective Search算法主要步骤:

使用一种过分割手段,将图像分割成小区域 (1k~2k 个)计算所有邻近区域之间的相似性,包括颜色、纹理、尺度等将相似度比较高的区域合并到一起计算合并区域和临近区域的相似度重复3、4过程,直到整个图片变成一个区域

在每次迭代中,形成更大的区域并将其添加到区域提议列表中。这种自下而上的方式可以创建从小到大的不同scale的Region Proposal,如图所示:

2.模型pre-training

在实际测试的时候,模型需要通过CNN提取出RP中的特征,用于后面的分类与回归。所以,如何训练好CNN成为重中之重。

由于物体标签训练数据少,如果要直接采用随机初始化CNN参数的方法是不足以从零开始训练出一个好的CNN模型。基于此,采用有监督的预训练,使用一个大的数据集(ImageNet ILSVC 2012)来训练AlexNet,得到一个1000分类的预训练(Pre-trained)模型。

3.Fine-Tunning

因为R-CNN模型实际测试时,是通过CNN对VOC测试集中每张输入图像上搜索到的2000个Region Proposal提取特征的。而RP大小都不相同,且AlexNet要求输入图像大小是227×227,所以需要对RP进行resize操作,将它们变形为227×227。变形之前,我们先在候选框周围加上16的padding,再进行各向异性缩放。 这种形变使得mAp提高了3到5个百分点。

而原CNN模型针对ImageNet数据集且无变形的图像来提取特征,现在却是针对VOC检测数据集且变形的图像来提取特征。所以,为了让我们的CNN适应新的任务(即检测任务)和新的领域(变形后的推荐窗口),需要对CNN做特定领域的参数调优,也就是fine-tunning。用的是从每张VOC训练图像中搜索到的Region Proposal进行微调的。

( 备注:还有一个原因,如果不针对特定任务进行fine-tuning,而是把CNN当做特征提取器,卷积层所学到的特征其实就是基础的共享特征提取层,就类似于SIFT算法一样,可以用于提取各种图片的特征,而f6、f7所学习到的特征是用于针对特定任务的特征。打个比方:对于人脸性别识别来说,一个CNN模型前面的卷积层所学习到的特征就类似于学习人脸共性特征,然后全连接层所学习的特征就是针对性别分类的特征了)

首先对 PASCAL VOC数据集 进行Selective Search,搜索到2000个Region Proposal对Pre-trained模型进行fine-tuning。将原来预训练模型最后的1000-way的全连接层(分类层)换成21-way的分类层(20类物体+背景),然后计算每个region proposal和ground truth 的IoU,对于IoU>0.5的region proposal被视为正样本,否则为负样本(即背景)。另外,由于对于一张图片的多有候选区域来说,负样本是远远大于正样本数,所以需要将正样本进行上采样来保证样本分布均衡。在每次迭代的过程中,选择层次采样,每个mini-batch中采样两张图像,从中随机选取32个正样本和96个负样本组成一个mini-batch(128,正负比:1:3)。我们使用0.001的学习率和SGD来进行训练。

4.提取并保存RP的特征向量

提取特征的CNN网络经过了预训练和微调后不再训练,就固定不变了,只单纯的作为一个提特征的工具了。虽然文中训练了CNN网络对region proposal进行分类,但是实际中,这个CNN的作用只是提取每个region proposal的feature。 所以,我们输入VOC训练数据集,SS搜索出2000个RP后输入进CNN进行前向传播,然后保存AlexNet的FC7层4096维的features,以供后续的SVM分类使用。

5.SVM的训练R-CNN史上最全讲解(rcnn系列详解)

作者使用SVM进行分类。对于每一类都会训练一个SVM分类器,所以共有N(21)个分类器,我们来看一下是如何训练和使用SVM分类器的。

在SVM分类过程中,IOU<0.3被作为负例,ground-truth(即完全框住了物体,默认IOU>0.7时)是正例,其余的全部丢弃。然后SVM分类器也会输出一个预测的labels,然后用labels和truth labels比较,计算出loss,然后训练SVM。

其中,有一个细节,就是SVM由于是小样本训练,所以会存在负样本远多于正样本的情况。针对这种情况,作者使用了hard negative mining方法(初始时用所有样本训练,但是这样负样本可能远多王正样本,经过一轮训练后将score最高即最容易被误判的负样本加入新的样本训练集,进行训练,重复以上步骤至达到停止条件比如分类器性能不再提升),使得SVM适用于小样本训练,在样本不平衡时依然可以做到不会发生过拟合。

作者为什么要Hard Negatives?因为,负样本数目巨大,其中Pos样本数目占的比例特别低,负样本太多,直接导致优化过程很慢,因为很多负样本远离分界面对于优化几乎没有帮助(SVM分类最大间隔,只有支持向量比较有用)。Data-minig的作用就是去掉那些对优化作用很小的Easy-examples保留靠近分界面的Hard-examples。

前方核能:

有人会好奇为什么要专门使用SVM分类,而不是CNN最后的21层softmax层分类?这里我来重点讲解一下,仅个人理解: 细心的人会发现,之前在训练CNN提取特征时,设置的IOU是0.5以上为正样本,小于0.5的是负样本。但在SVM分类中,只有bbox完全包围了物体(也可以理解为IOU>0.7时)才是正样本,IOU小于0.3的是负样本。前者是大样本训练,后者是小样本训练。对于CNN的训练,需要大量的数据,不然容易过拟合,所以设置的阈值较低,比如一个bounding box可能只包含物体的一部分,那么我也把它标注为正样本,用于训练cnn;然而svm训练的时候,因为svm适用于少样本训练,所以对于训练样本数据的IOU要求比较严格,我们只有当bounding box把整个物体都包含进去了(IOU>0.7),我们才把它标注为物体类别,IOU<0.3的标注为负样本,然后训练svm。就因为这个特点,只能用低IOU来softmax分类,那么很可能导致最后的bbox框位置不准确(如果bbox和GT差距太大,通过线性回归会无法收敛),同时类识别精度也不高,根据实验MAP会下降几个百分点。如果硬要提高IOU,又会导致训练数据样本太少,发生过拟合。这就是真正的"鱼和熊掌不可得兼"啊,其实罪魁祸首就是Small VOC的训练量太少了,限制了太多优化操作。故最后选择了SVM完成分类,CNN只用来提取特征。

这样做后,精度也会有很大的提升,同时对于后面的bbox回归准确度也提高了。

6.bbox regression的训练

与GT的IOU>0.6的RP作为正样本,做回归训练。具体做法请看這篇文章 其实就是训练 ddd 矩阵向 ttt 矩阵靠齐的过程。

三:测试步骤

讲解完了R-CNN的训练过程,现在我们来讲一讲测试过程。我分以下五个步骤依次进行讲解:

step1:Region proposal的确定

VOC测试图像输入后,利用SS搜索方法,根据相似度从大到小排序,筛选出2000个region proposals 。

step2:RP的Features提取

将RP通过resize成227×227,然后分别输入进CNN特征提取网络,得到了2000个4096维features。

step3:SVM分类

将(2000,4096)维矩阵输入进SVM分类器中,最终得到(2000,21)矩阵。每一行的21个列值,分别代表了这个RP属于每一个类的可能性。通过提前设置好的backgroud阈值 ααα 和所属于类的阈值 βββ,筛选出满足条件的 mmm 个RP区域。

step4:BoundingBox-Regression

将(2000,4096)维矩阵输入进 (4096,4)的回归矩阵 ddd 中,最后输出(2000,4)偏移矩阵。代表RP中心点的位置偏移 和 bbox的尺寸变换。 将SVM筛选出的 mmm 个RP区域对应的特征向量,组成(m,4096)矩阵 代入 (4096,4)的回归矩阵 ddd 中,最后输出(m,4)偏移矩阵。

step5:Non-maximum suppression处理

只画出SVM筛选出的 mmm 个RP区域的修正后的检测框。考虑到bbox的大量累赘重叠,进行非极大值抑制(NMS),得到最终检测结果。

附上每一步处理的示例图,如下:

四:R-CNN存在的问题训练时间长:主要原因是分阶段多次训练,而且对于每个region proposal都要单独计算一次feature map,导致整体的时间变长。占用空间大:每个region proposal的feature map都要写入硬盘中保存,以供后续的步骤使用。multi-stage:文章中提出的模型包括多个模块,每个模块都是相互独立的,训练也是分开的。这会导致精度不高,因为整体没有一个训练联动性,都是不共享分割训练的,自然最重要的CNN特征提取也不会做的太好。测试时间长,由于不共享计算,所以对于test image,也要为每个proposal单独计算一次feature map,因此测试时间也很长。

  至此我对R-CNN全部流程与细节,进行了深度讲解,希望对大家有所帮助,有不懂的地方或者建议,欢迎大家在下方留言评论。

我是努力在CV泥潭中摸爬滚打的江南咸鱼,我们一起努力,不留遗憾!

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