转：FRCNN之RPN结构详解

图没了，大家可以移步原文网址，之前放在最后的。。。

https://www.jianshu.com/p/ab1ebddf58b1

一、资源提供：

论文链接 Faster R-CNN Towards Real-Time Object：
https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf
tensorflow源码链接：
https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF

二、FRCNN组成

Faster R-CNN是目标检测界的大神Ross Girshick 2015年提出的一个很经典的检测结构，它将传统的Selective Search提取目标的方法替换成网络训练来实现，使得全流程的检测、分类速度大幅提升。
图1是Faster R-CNN的基本结构，由以下4个部分构成：
1、特征提取部分：用一串卷积+pooling从原图中提取出feature map；
2、RPN部分：这部分是Faster R-CNN全新提出的结构，作用是通过网络训练的方式从feature map中获取目标的大致位置；
3、Proposal Layer部分：利用RPN获得的大致位置，继续训练，获得更精确的位置；
4、ROI Pooling部分：利用前面获取到的精确位置，从feature map中抠出要用于分类的目标，并pooling成固定长度的数据；

分布详解：

（1）特征提取部分：特征提取部分就是图1中输入图片和feature map间的那一串卷积+pooling，这部分和普通的CNN网络中特征提取结构没有区别，可以用VGG、ResNet、Inception等各种常见的结构实现(只使用全连接层之前的部分)，这部分不再详述。

（2）RPN部分：目标识别有两个过程：首先你要知道目标在哪里，要从图片中找出要识别的前景，然后才是拿前景去分类。在Faster R-CNN提出之前常用的提取前景(本文称为提取proposal)的方法是Selective Search，简称SS法，通过比较相邻区域的相似度来把相似的区域合并到一起，反复这个过程，最终就得到目标区域，这种方法相当耗时以至于提取proposal的过程比分类的过程还要慢，完全达不到实时的目的；到了Faster R-CNN时，作者就想出把提取proposal的过程也通过网络训练来完成，部分网络还可以和分类过程共用，新的方法称为Reginal Proposal Network(RPN)，速度大大提升。
图2粉色框内就是RPN，它做两件事：1、把feature map分割成多个小区域，识别出哪些小区域是前景，哪些是背景，简称RPN Classification，对应粉色框中上半分支；2、获取前景区域的大致坐标，简称RPN bounding box regression，对应下半分支；

第一步：RPN Classification

RPN Classification的过程就是个二分类的过程。先要在feature map上均匀的划分出KxHxW个区域（称为anchor，K=9，H是feature map的高度，W是宽度），通过比较这些anchor和ground truth间的重叠情况来决定哪些anchor是前景，哪些是背景，也就是给每一个anchor都打上前景或背景的label。有了labels，你就可以对RPN进行训练使它对任意输入都具备识别前景、背景的能力。
在图2上半分支可以看到rpn_cls_score_reshape模块输出的结构是[1,9*H,W,2]，就是9xHxW个anchor二分类为前景、背景的概率；anchor_target_layer模块输出的是每一个anchor标注的label，拿它和二分类概率一比较就能得出分类的loss。
一个feature map有9xHxW个anchor，就是说每个点对应有9个anchor，这9个anchor有1:1、1:2、2:1三种长宽比，每种长宽比都有三种尺寸（见图3）。一般来说原始输入图片都要缩放到固定的尺寸才能作为网络的输入，这个尺寸在作者源码里限制成800x600，9种anchor还原到原始图片上基本能覆盖800x600图片上各种尺寸的坐标。

要注意的是在实际应用时并不是把全部HxWx9个anchor都拿来做label标注，这里面有些规则来去除效果不好的anchor，具体的规则如下：
覆盖到feature map边界线上的anchor不参与训练；
前景和背景交界地带的anchor不参与训练。这些交界地带即不作为前景也不作为背景，以防出现错误的分类。在作者原文里把IOU>0.7作为标注成前景的门限，把IOU<0.3作为标注成背景的门限，之间的值就不参与训练，IOU是anchor与ground truth的重叠区域占两者总覆盖区域的比例，见示意图4；
训练时一个batch的样本数是256，对应同一张图片的256个anchor，前景的个数不能超过一半，如果超出，就随机取128个做为前景，背景也有类似的筛选规则；

第二步：RPN bounding box regression

RPN bounding box regression用于得出前景的大致位置，要注意这个位置并不精确，准确位置的提取在后面的Proposal Layer bounding box regression章节会介绍。提取的过程也是个训练的过程，前面的RPN classification给所有的anchor打上label后，我们需用一个表达式来建立anchor与ground truth的关系，假设anchor中心位置坐标是[Ax, Ay]，长高为Aw和Ah，对应ground truth的4个值为[Gx,Gy,Gw,Gh]，他们间的关系可以用公式１来表示。[dx(A), dy(A), dw(A), dh(A)]就是anchor与ground truth之间的偏移量，由公式１可以推导出公式２，这里用对数来表示长宽的差别，是为了在差别大时能快速收敛，差别小时能较慢收敛来保证精度：

有了这４个偏移量，你就可以拿他们去训练图2 RPN中下面一个分支的输出。完成训练后RPN就具备识别每一个anchor到与之对应的最优proposal偏移量的能力（[d'x(A), d'y(A), d'w(A), d'h(A)]），换个角度看就是得到了所有proposal的位置和尺寸。要注意的是如果一个feature map中有多个ground truth，每个anchor只会选择和它重叠度最高的ground truth来计算偏移量。

第三步：RPN的loss计算

RPN训练时要把RPN classification和RPN bounding box regression的loss加到一起来实现联合训练。公式3中Ncls是一个batch的大小256，Lcls(pi, pi*)是前景和背景的对数损失，pi是anchor预测为目标的概率，就是前面rpn_cls_score_reshape输出的前景部分score值，pi*是前景的label值，就是1，将一个batch所有loss求平均就是RPN classification的损失；公式3中Nreg是anchor的总数，λ是两种 loss的平衡比例，ti是图2中rpn_bbox_pred模块输出的[d'x(A), d'y(A), d'w(A), d'h(A)]，t*i是训练时每一个anchor与ground truth间的偏移量，t*i与ti用smooth L1方法来计算loss就是RPN bounding box regression的损失：

关于Smooth L1的原理，请参考：
http://pages.cs.wisc.edu/~gfung/GeneralL1/L1_approx_bounds.pdf

（3）Proposal Layer部分

得到proposal大致位置后下一步就是要做准确位置的回归了。在RPN的训练收敛后我们能得到anchor相对于proposal的偏移量[d'x(A), d'y(A), d'w(A), d'h(A)](要注意这里是想对于proposal的，而不是相对于ground truth的)，有了偏移量再根据公式1就能算出proposal的大致位置。在这个过程中HxWx9个anchor能算出HxWx9个proposal，大多数都是聚集在ground truth周围的候选框，这么多相近的proposal完全没必要反而增加了计算量，这时就要用一些方法来精选出最接近ground truth的proposal，Ross Girshick给了三个步骤：

a.先选出前景概率最高的N个proposal;
b.做非极大值抑制(NMS)
c.NMS后再次选择前景概率最高的M个proposal;

经历这三个步骤后能够得到proposal的大致位置，但这还不够，为了得到更精确的坐标，你还要利用公式2再反推出这个大致的proposal和真实的ground truth间还有多少偏移量，对这个新的偏移量再来一次回归才是完成了精确的定位。
上面的过程比较绕，反复在偏移量、anchor、ground truth间切换，下面的示意图可以加深理解：

proposal精确位置回归时计算loss的公式和公式3中RPN bounding box regression的loss计算方法完全相同，也用smooth L1方法。

(4)ROI Pooling部分

结构篇：

ROI Pooling做了两件事：1、从feature maps中“抠出”proposals（大小、位置由RPN生成）区域；2、把“抠出”的区域pooling成固定长度的输出。
图6是pooling过程的示意图，feature map中有两个不同尺寸的proposals，但pooling后都是7x7=49个输出，这样就能为后面的全连接层提供固定长度的输入。这种pooling方式有别于传统的pooling，没有任何tensorflow自带的函数能实现这种功能，你可以自己用python写个ROI Pooling的过程，但这样就调用不了GPU的并行计算能力，所以作者的源码里用C++来实现整个ROI Pooling。

释疑篇：

为什么要pooling成固定长度的输出呢？这个其实来自于更早提出的SPP Net，RPN网络提取出的proposal大小是会变化的，而分类用的全连接层输入必须固定长度，所以必须有个从可变尺寸变换成固定尺寸输入的过程。在较早的R-CNN和Fast R-CNN结构中都通过对proposal进行拉升（warp）或裁减（crop）到固定尺寸来实现，拉升、裁减的副作用就是原始的输入发生变形或信息量丢失（图7），以致分类不准确。而ROI Pooling就完全规避掉了这个问题，proposal能完整的pooling成全连接的输入，而且没有变形，长度也固定。

源码篇：

lib\roi_pooling_layer目录下文件用来实现ROI Pooling。先来看roi_pooling_op.cc，里面有4个类：

CPU和GPU版本的具体流程差异不大，只是后者通过CUDA来实现，具体的代码就不贴了，下面一张图里各个参数的名称对应着代码里前向pooling计算时参数的取名（在RoiPoolOp类的Compute()函数中），图中的proposal被分割成7x7个小方块（图中蓝色的小方块），每个蓝色的大小是bin_size_w x bin_size_h ，其中的最大值就是一个pooling的结果，一个proposal共有49个pooling输出。可以对照下图和代码来理解：

(5)训练过程

前面介绍了Faster R-CNN的结构，最后看下训练方法，为了便于说明，我们把RPN中的rpn classification和rpn bounding box regression统称为RPN训练；把proposal layer中对proposal精确位置的训练和最终的准确分类训练统称为R-CNN训练。Ross Girshick在论文中介绍了3种训练方法：
Alternating training：RPN训练和R-CNN训练交替进行，共交替两次。训练时先用ImageNet预训练的结果来初始化网络，训练RPN，用得到的proposal再训练R-CNN，之后用R-CNN训练出的参数来初始网络，再训练一次RPN，最后用RPN训练出的参数来初始化网络，最后训练次R-CNN，就完成了全部的训练过程。
Approximate joint training：这里与前一种方法不同，不再是串行训练RPN和R-CNN，而是尝试把二者融入到一个网络内一起训练。这里Approximate 的意思是指把RPN bounding box regression部分反向计算得到的梯度完全舍弃，不用做更新网络参数的权重。Approximate joint training相对于Alternating traing减少了25-50%的训练时间。
Non-approximate training：该方法和Approximate joint training基本一致，只是不再舍弃RPN bounding box regression部分得到的梯度。

本文开头提供的源码使用的是第三种方法，把４个部分的loss都加到了一起来训练，它的速度要更快。

转载自：https://www.jianshu.com/p/ab1ebddf58b1

相关文献：https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html