【机器视觉】「目标检测算法」连连看：从Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN

雷锋网按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 What do we learn from region based object detectors (Faster R-CNN,R-FCN, FPN)?，作者为 Jonathan Hui 。

翻译 | 唐青 李振 整理 | 凡江

在这个系列中，我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第 1 部分，我们介绍常见的基于区域的目标检测器，包括 Fast R-CNN ， Faster R-CNN ， R-FCN 和 FPN 。 第 2 部分，我们介绍单步检测器（single shoot dectors， SSD )。第 3 部分，我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法，我们研究哪些部分在其作用，哪些部分是重要的，可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究，会给我们未来的研究提供方向。

第1部分：我们从基于区域的目标检测器中学到了什么（Faster R-CNN，R-FCN，FPN）？

第2部分：我们从单步检测器中学到了什么（SSD，YOLO），FPN 和 Focal loss？

第3部分：目标检测的设计选型，经验教训和发展趋势？

滑动窗口检测器（Sliding-window detectors）

自从 AlexNet 赢得了 2012 年 ILSVRC 挑战的冠军，使用 CNN 进行分类成为领域的主导。一种用于目标检测的简单粗暴的方法是将滑动窗口从左到右，从上到下滑动使用分类来识别目标。为了区分在不同视觉距离下的目标类型，我们使用了不同尺寸和高宽比的窗口。

我们按照滑动窗口从图片中剪切出部分图像块。由于通常分类器都采用固定的图像大小，所以图像块需要进行形变。然而，这对分类精度并没有什么影响，应为分类器训练时也使用了形变的图像。

形变的图像块被送进 CNN 分类器中提取 4096 个特征。然后，我们用一个 SVM 分类器进行分类，用一个线性回归器得到边界框。

以下是伪代码。 我们生成了很多窗口来检测不同位置、不同形状的目标。 为了提高性能，减少窗口数量是一个显而易见的解决方案。

选择性搜索（Selective Search）

不再用简单粗暴的方法，我们用区域提议方法（region proposal method）生成感兴趣区域 ( regins of interest, ROIs ) 来进行目标检测。在选择性搜索算法（Selective Search, SS）中，我们让每个独立像素作为一个起始的组。然后，计算每个组的纹理，合并最接近的两个组。为了避免一个区域吞所有，我们优先合并较小的组。持续进行合并，直到所有可能合并的区域均完成合并。下图中，第一行展示了如何进行区域生长。第二行展示了在合并过程中所有可能的 ROIs 。

R-CNN

R-CNN 利用区域提议方法（region proposal method）生成了约 2000 个感兴趣区域（regins of interest, ROIs）。这些图像块进行形变到固定的大小，分别送入到一个 CNN 网络中。然后，经过全连接层，进行目标分类和边界框提取。

以下是系统的工作流。

利用数量更少，但质量更高的 ROIs ，R-CNN 比滑动窗口的方法运行的更快、更准确。

边界框回归器（Boundary box regressor）

区域提议方法的计算量很大。为了加速这个过程，我们常采用一个简易版的区域提议网络来生成 ROIs ，然后，接线性回归器（使用全连接层）来提取边界框。

Fast R-CNN

R-CNN 需要足够多的提议区域才能保证准确度， 而很多区域是相互重叠的。R-CNN 的训练和推理过程都很缓慢。例如，我们生成了 2000 个的区域提议，每个区域提议分别进入 CNN。换句话说，我们对不同的 ROIs 重复了进行了 2000 次的提取特征。

CNN 中的特征映射表达了一个更紧密的空间中的空间特征。我们能否利用这些特征映射来进行目标检测，而不是原始图像？

我们不再为每个图像块重新提取特征，而是在开始时采用一个特征提取器（一个 CNN 网络）为整个图像提取特征。然后，直接在特征映射上应用区域提议方法。例如，Fast R-CNN 选择 VGG16 的卷积层 conv5 来生成待合并 ROIs 来进行目标检测，其中，包括了与相应特征的映射。我们利用 ROI Pooling 对图像块进行形变转换成固定大小，然后将其输入到全连接层进行分类和定位（检测出目标的位置）。由于不重复特征提取，Fast R-CNN 显著的缩短了处理时间。

以下是网络工作流：

在下面的伪代码中，计算量很大的特征提取操作被移出了 for 循环。由于同时为 2000 个 ROIs 提取特征，速度有显著的提升。Fast R-CNN 比 R-CNN 的训练速度快 10 倍，推理速度快 150 倍。

Fast R-CNN 的一个主要特点是整个网络（特征提取器，分类器和边界框回归器）可以通过多任务损失 multi-task losses（分类损失和定位损失）进行端到端的训练。这样的设计提高了准确性。

ROI Pooling

由于 Fast R-CNN 使用了全连接层，因此我们应用 ROI Pooling 将不同大小的 ROIs 转换为预定义大小形状。

举个例子，我们将 8×8 特征映射转换为预定义的 2×2 大小。

• 左上：特征映射图。

• 右上：ROI（蓝色）与特征映射图重叠。

• 左下：我们将 ROI 分成目标维度。 例如，我们的目标大小是 2×2，我们将 ROI 分为 4 个大小相似或相等的部分。

• 右下：取每个部分的最大值，结果是特征映射转换后的结果。

结果，得到了一个 2×2 的特征块，我们可以将它输入到分类器和边界框回归器中。

Faster R-CNN

Fast R-CNN 采用类似选择性搜索（Selective Search）这样额外的区域提议方法。 但是，这些算法在 CPU 上运行，且速度很慢。测试时， Fast R-CNN 需要 2.3 秒进行预测，而其中 2 秒花费在生成 2000 个ROIs 上。

Faster R-CNN 采用与 Fast R-CNN 相似的设计，不同之处在于它通过内部深度网络取代区域提议方法。 新的区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）效率更高。单副图像生成 ROIs 只需要 10ms 。

网络工作流。区域提议方法被新的卷积网络（RPN）取代。

区域提议网络(Region proposal network)

区域提议网络( RPN )用第一个卷积网络输出的特征图作为输入。在特征图上用 3×3 的滤波器进行滑动（滤波），采用诸如 ZF 网络（如下图）的卷积网络来得到未知类的建议区域。其他如 VGG 或者 ResNet 可以被用来提取更全面的特征，但需以速度为代价。 ZF 网络输出的 256 个值分别被送入两个不一样的全连接层来预测边界框和对象性分数（2 objectness score)。对象性描述了框内是否包含有一个物体。我们可以用回归器来计算单个物体的分数，但是为了简单起见，Faster R-CNN使用了一个分类器分类出两种可能的类别：「 存在物体 」类和「 不存在物体/背景 」类。

RPN 对特征图里的每个位置(像素点)做了 K 次猜测。因此 RPN 在每个位置都输出 4×k 个坐标和 2×k 个分数。以下图例演示了一个使用 3×3 过滤器的 8×8 特征图，它一共输出 8×8×3 个兴趣区( ROI )( 当k=3时）。右侧图例展示了在单个位置得到的 3 个提议区域。

我们现在有 3 个猜测，随后我们也会逐渐改善我们的猜想。因为我们最终只需要一个正确的猜测，所以我们使用不同形状和大小的的初始猜测会更好。因此， Faster R-CNN 不是随机的选择提议边界框。而是预测了相对于一些被称为锚的参考框的左上角的偏移量，比如 x, y 。因为我们约束了偏移量，所以我们的猜测仍然类似与锚。

为了对每个位置都进行 k 次预测，我们需要在每个位置中心放置 k 个锚。每次预测都和不同位置但是相同形状的特定锚相关。

这些锚都是精心预选好的，所以它们多种多样，同时非常合理的覆盖了不同尺度和不同长宽比的现实生活中的物体。这使了初始训练将具有更好的猜测，同时允许每次预测都有特定、不同的形状。这种方式使早期的训练更加稳定和容易。

Faster R-CNN 使用了更多的锚。Faster R-CNN 在一个位置上使用了 9 个锚：3 种不同尺度并使用三种长宽比。在每个位置使用 9 种锚，所以对于每个位置，它一共产生了 2×9 个对象性分数和 4×9 个坐标。

锚在不同的论文中也被称为先验或者默认边界框。

R-CNN的性能

如下图，Faster R-CNN 要快得多。

基于区域的全卷积网络

假设我们只有一张特征图用来检测脸上的右眼。我们是否可以用此来决定脸的位置呢？是可以的。因为右眼应该位于一张面部图像的左上角，我们也可以用此信息来确定脸的位置。

如果我们有另外的特征图专门用来分别检测左眼、鼻子、嘴，我们可以将这些结果结合在一起使对脸部的定位更准确。

那为什么我们要如此麻烦呢？在 Faster R-CNN 里，检测器使用多个全连接层来做预测，有 2000 多个 ROI ，这消耗很高。

R-FCN 通过减少每个 ROI 需要的工作总量来提高速度，以上基于区域的特征图独立于 ROIs ，同时可以在每一个ROI的外部进行计算。接下来的工作就更简单了，因此 R-FCN 比 Faster R-CNN 要快。

我们可以想想一下这种情况，M 是一个 5*5 大小，有一个蓝色的正方形物体在其中的特征图，我们将方形物体平均分割成 3*3 的区域。现在我们从 M 中创建一个新的特征图并只用其来检测方形区域的左上角。这个新的特征图如下右图，只有黄色网格单元被激活。

因为我们将方形分为了 9 个部分，我们可以创建 9 张特征图分别来检测对应的物体区域。因为每张图检测的是目标物体的子区域，所以这些特征图被称为位置敏感分数图（position-sensitive score maps）。

比如，我们可以说，下图由虚线所画的红色矩形是被提议的 ROIs 。我们将其分为 3*3 区域并得出每个区域可能包含其对应的物体部分的可能性。例如， ROIs 的左上区域中存在左眼的可能性。我们将此结果储存在 3*3 的投票阵列（如下右图）中。比如，投票阵列 [0][0] 中数值的意义是在此找到方形目标左上区域的可能性。

将分数图和 ROIs 映射到投票阵列的过程叫做位置敏感 ROI 池化（position-sensitive ROI-pool）。这个过程和我们之前提到的 ROI pool 非常相似。这里不会更深入的去讲解它，但是你可以参考以后的章节来获取更多信息。

在计算完位置敏感 ROI 池化所有的值之后，分类的得分就是所有它元素的平均值。

如果说我们有 C 类物体需要检测。我们将使用 C+1个类，因为其中多包括了一个背景（无目标物体）类。每类都分别有一个 3×3 分数图，因此一共有 (C+1)×3×3 张分数图。通过使用自己类别的那组分数图，我们可以预测出每一类的分数。然后我们使用 softmax 来操作这些分数从而计算出每一类的概率。

接下来是数据流（图），比如我们的例子中，k=3。

至今为止我们的历程

我们从最基础的滑动窗口算法开始。

然后我们尝试减少窗口数，并尽可能的将可以移出 for-loop 的操作移出。

在第 2 部分里，我们更加完全的移除了 for-loop 。单次检测器（single shot detectors）使物体检测能一次性完成，而不需要额外的区域提议步骤。

RPN，R-FCN，Mask R-CNN的延伸阅读

FPN 和 R-FCN 都要比我们在这里所描述的更加复杂，如果您想进一步学习，请参考如下：

• https://medium.com/@jonathan_hui/understanding-feature-pyramid-networks-for-object-detection-fpn-45b227b9106c

• https://medium.com/@jonathan_hui/understanding-region-based-fully-convolutional-networks-r-fcn-for-object-detection-828316f07c99

博客原址 https://medium.com/@jonathan_hui/what-do-we-learn-from-region-based-object-detectors-faster-r-cnn-r-fcn-fpn-7e354377a7c9

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人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1. 精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

2. 智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

3. 高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

1. 创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3. 人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

   评估未来的知识和技能类型；

3. 制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

   发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

4. 重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

   较高失业风险的人群；

5. 开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

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如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

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产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

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