RCNN算法分析

2018 年 1 月 12 日 统计学习与视觉计算组 张煜林

项目地址：https://github.com/rbgirshick/rcnn
论文地址：http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn

SelectiveSearch：http://koen.me/research/pub/uijlings-ijcv2013-draft.pdf

2014年CVPR上的经典paper，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Features），是物体检测领域曾经获得state-of-art精度的经典文献。其是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由Ross Girshick提出，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过Region Proposal方法实现目标检测问题的转化。

R-CNN概括起来就是selective search+CNN+L-SVM的检测器

Selective Search遵循如下的原则：

1. 图片中目标的尺寸不一，边缘清晰程度也不一样，选择性搜索应该能够将所有的情况都考虑进去，如下图，最好的办法就是使用分层算法来实现。
2. 区域合并的算法应该多元化。初始的小的图像区域（Graph-Based Image Segmentation得到）可能是根据颜色、纹理、部分封闭等原因得到的，一个单一的策略很难能适应所有的情况将小区域合并在一起，因此需要有一个多元化的策略集，能够在不同场合都有效。
3. 能够快速计算。

IOU的定义

因为没有搞过物体检测不懂IOU这个概念，所以就简单介绍一下。物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。

IOU定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示：

矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为：

IOU=(A∩B)/(A∪B)

就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例:

IOU=SI/(SA+SB-SI)

非极大值抑制基础知识:

因为一会儿讲RCNN算法，会从一张图片中找出n多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率：

就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制：先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。

(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;

(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。

(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。

就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。

VOC物体检测任务

这个就相当于一个竞赛，里面包含了20个物体类别：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/examples/index.html 还有一个背景，总共就相当于21个类别，因此一会设计fine-tuning CNN的时候，我们softmax分类输出层为21个神经元。

流程框架：

候选区域：先将region用selective search代替传统的滑动窗口，提取出2k+个候选region proposal，根据Proposal提取的目标图像进行归一化，作为CNN的标准输入。

提取特征：标准CNN过程，根据输入进行卷积/池化等操作，得到固定维度的输出；对于每个region，用摘掉了最后一层softmax层的AlexNet来提取特征。

分类：训练出来K个L-SVM作为分类器(每个目标类一个SVM分类器，K目标类个数)，使用AlexNet提取出来的特征作为输出，得到每个region属于某一类的得分。

边界回归：最后对每个类别用NMS(non-maximum-suppression)来舍弃掉一部分region，得到精确的目标区域 (对得到的分类的前景目标进行精确的定位与合并，避免多个检出)

候选区域生成

使用了Selective Search1方法从一张图像生成约2000-3000个候选区域。基本思路如下：

- 使用一种过分割手段，将图像分割成小区域

- 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

- 输出所有曾经存在过的区域，所谓候选区域

候选区域生成和后续步骤相对独立，实际可以使用任意算法进行。

合并规则

涉及区域的颜色直方图、纹理直方图、面积和位置。合并后的区域特征可以直接由子区域特征计算而来，速度较快。

优先合并以下四种区域：

- 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

保证合并操作的尺度较为均匀，避免一个大区域陆续“吃掉”其他小区域。

保证合并后形状规则。

为尽可能不遗漏候选区域，上述操作在多个颜色空间中同时进行（RGB,HSV,Lab等）。在一个颜色空间中，使用上述四条规则的不同组合进行合并。所有颜色空间与所有规则的全部结果，在去除重复后，都作为候选区域输出。

候选框搜索

1、实现方式

我们搜索出2000个候选框。然后从上面的总流程图中可以看到，搜出的候选框是矩形的，而且是大小各不相同。然而CNN对输入图片的大小是有固定的，如果把搜索到的矩形选框不做处理，就扔进CNN中，肯定不行。因此对于每个输入的候选框都需要缩放到固定的大小。下面我们讲解要怎么进行缩放处理，为了简单起见我们假设下一阶段CNN所需要的输入图片大小是个正方形图片227*227。因为我们经过selective search 得到的是矩形框，paper试验了两种不同的处理方法：

(1)各向异性缩放

这种方法很简单，就是不管图片的长宽比例，管它是否扭曲，进行缩放就是了，全部缩放到CNN输入的大小227*227，如下图(D)所示；

(2)各向同性缩放

因为图片扭曲后，估计会对后续CNN的训练精度有影响，于是作者也测试了“各向同性缩放”方案。这个有两种办法

A、直接在原始图片中，把bounding box的边界进行扩展延伸成正方形，然后再进行裁剪；如果已经延伸到了原始图片的外边界，那么就用bounding box中的颜色均值填充；如下图(B)所示;

B、先把bounding box图片裁剪出来，然后用固定的背景颜色填充成正方形图片(背景颜色也是采用bounding box的像素颜色均值),如下图(C)所示;

对于上面的异性、同性缩放，文献还有个padding处理，上面的示意图中第1、3行就是结合了padding=0,第2、4行结果图采用padding=16的结果。经过最后的试验，作者发现采用各向异性缩放、padding=16的精度最高，（含一个16宽度的边框,原region向周围扩大16个像素，包含一些背景信息,超过的补色，然后再wrap到227*227）。

上面处理完后，可以得到指定大小的图片，因为我们后面还要继续用这2000个候选框图片，继续训练CNN、SVM。然而人工标注的数据一张图片中就只标注了正确的bounding box，我们搜索出来的2000个矩形框也不可能会出现一个与人工标注完全匹配的候选框。

因此我们需要用IOU为2000个bounding box打标签，以便下一步CNN训练使用。在CNN阶段，如果用selective search挑选出来的候选框与物体的人工标注矩形框的重叠区域IoU大于0.5，那么我们就把这个候选框标注成物体类别，否则我们就把它当做背景类别。

CNN特征提取

1、算法实现

a、网络结构设计阶段

网络架构我们有两个可选方案：第一选择经典的Alexnet；第二选择VGG16。经过测试Alexnet精度为58.5%，VGG16精度为66%。VGG这个模型的特点是选择比较小的卷积核、选择较小的跨步，这个网络的精度高，不过计算量是Alexnet的7倍。后面为了简单起见，我们就直接选用Alexnet，并进行讲解；Alexnet特征提取部分包含了5个卷积层、2个全连接层，在Alexnet中p5层神经元个数为9216、 f6、f7的神经元个数都是4096，通过这个网络训练完毕后，最后提取特征每个输入候选框图片都能得到一个4096维的特征向量。

b、网络有监督预训练阶段

参数初始化部分：物体检测的一个难点在于，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，那么目前的训练数据量是远远不够的。这种情况下，最好的是采用某些方法，把参数初始化了，然后在进行有监督的参数微调，这边文献采用的是有监督的预训练。所以paper在设计网络结构的时候，是直接用Alexnet的网络，然后连参数也是直接采用它的参数，作为初始的参数值，然后再fine-tuning训练。

网络优化求解：采用随机梯度下降法，学习速率大小为0.001；

C、fine-tuning阶段

我们接着采用selective search 搜索出来的候选框，然后处理到指定大小图片，继续对上面预训练的cnn模型进行fine-tuning训练。假设要检测的物体类别有N类，那么我们就需要把上面预训练阶段的CNN模型的最后一层给替换掉，替换成N+1个输出的神经元(加1，表示还有一个背景) (20 + 1bg)，然后这一层直接采用参数随机初始化的方法，其它网络层的参数不变；接着就可以开始继续SGD训练了。开始的时候，SGD学习率选择0.001，在每次训练的时候，我们batch size大小选择128，其中32个事正样本、96个事负样本（正负样本的定义前面已经提过，不再解释）。