深度學習的目標檢測技術演進：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
來源：大數據挖掘DT數據分析
object detection我的理解，就是在給定的圖片中精確找到物體所在位置，並標註出物體的類別。object detection要解決的問題就是物體在哪裡，是什麼這整個流程的問題。然而，這個問題可不是那麼容易解決的，物體的尺寸變化範圍很大，擺放物體的角度，姿態不定，而且可以出現在圖片的任何地方，更何況物體還可以是多個類別。
object detection技術的演進：RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN
從圖像識別的任務說起
這裡有一個圖像任務：既要把圖中的物體識別出來，又要用方框框出它的位置。
上面的任務用專業的說法就是：圖像識別+定位
圖像識別（classification）：
輸入：圖片
輸出：物體的類別
評估方法：準確率
定位（localization）：
輸入：圖片
輸出：方框在圖片中的位置（x,y,w,h）
評估方法：檢測評價函數 intersection-over-union ( IOU )
卷積神經網路CNN已經幫我們完成了圖像識別（判定是貓還是狗）的任務了，我們只需要添加一些額外的功能來完成定位任務即可。
定位問題的解決思路有哪些？
思路一：看做回歸問題
看做回歸問題，我們需要預測出（x,y,w,h）四個參數的值，從而得出方框的位置。
步驟1:
?先解決簡單問題， 搭一個識別圖像的神經網路
?在AlexNet VGG GoogleLenet上fine-tuning一下
步驟2:
?在上述神經網路的尾部展開（也就說CNN前面保持不變，我們對CNN的結尾處作出改進：加了兩個頭：「分類頭」和「回歸頭」）
?成為classification + regression模式
步驟3:
?Regression那個部分用歐氏距離損失
?使用SGD訓練
步驟4:
?預測階段把2個頭部拼上
?完成不同的功能
這裡需要進行兩次fine-tuning
第一次在ALexNet上做，第二次將頭部改成regression head，前面不變，做一次fine-tuning
Regression的部分加在哪？
有兩種處理方法：
?加在最後一個卷積層後面（如VGG）
?加在最後一個全連接層後面（如R-CNN）
regression太難做了，應想方設法轉換為classification問題。
regression的訓練參數收斂的時間要長得多，所以上面的網路採取了用classification的網路來計算出網路共同部分的連接權值。
思路二：取圖像窗口
?還是剛才的classification + regression思路
?咱們取不同的大小的「框」
?讓框出現在不同的位置，得出這個框的判定得分
?取得分最高的那個框
左上角的黑框：得分0.5
右上角的黑框：得分0.75
左下角的黑框：得分0.6
右下角的黑框：得分0.8
根據得分的高低，我們選擇了右下角的黑框作為目標位置的預測。
註：有的時候也會選擇得分最高的兩個框，然後取兩框的交集作為最終的位置預測。
疑惑：框要取多大？
取不同的框，依次從左上角掃到右下角。非常粗暴啊。
總結一下思路：
對一張圖片，用各種大小的框（遍歷整張圖片）將圖片截取出來，輸入到CNN，然後CNN會輸出這個框的得分（classification）以及這個框圖片對應的x,y,h,w（regression）。
這方法實在太耗時間了，做個優化。
原來網路是這樣的：
優化成這樣：把全連接層改為卷積層，這樣可以提提速。
物體檢測（Object Detection）
當圖像有很多物體怎麼辦的？難度可是一下暴增啊。
那任務就變成了：多物體識別+定位多個物體
那把這個任務看做分類問題？
看成分類問題有何不妥？
?你需要找很多位置， 給很多個不同大小的框
?你還需要對框內的圖像分類
?當然， 如果你的GPU很強大， 恩， 那加油做吧…
看做classification， 有沒有辦法優化下？我可不想試那麼多框那麼多位置啊！
有人想到一個好方法：
找出可能含有物體的框（也就是候選框，比如選1000個候選框），這些框之間是可以互相重疊互相包含的，這樣我們就可以避免暴力枚舉的所有框了。
大牛們發明好多選定候選框的方法，比如EdgeBoxes和Selective Search。
以下是各種選定候選框的方法的性能對比。
有一個很大的疑惑，提取候選框用到的演算法「選擇性搜索」到底怎麼選出這些候選框的呢？那個就得好好看看它的論文了，這裡就不介紹了。
R-CNN橫空出世
基於以上的思路，RCNN的出現了。
步驟一：訓練（或者下載）一個分類模型（比如AlexNet）
步驟二：對該模型做fine-tuning
?將分類數從1000改為20
?去掉最後一個全連接層
步驟三：特徵提取
?提取圖像的所有候選框（選擇性搜索）
?對於每一個區域：修正區域大小以適合CNN的輸入，做一次前向運算，將第五個池化層的輸出（就是對候選框提取到的特徵）存到硬碟
步驟四：訓練一個SVM分類器（二分類）來判斷這個候選框里物體的類別
每個類別對應一個SVM，判斷是不是屬於這個類別，是就是positive，反之nagative
比如下圖，就是狗分類的SVM
步驟五：使用回歸器精細修正候選框位置：對於每一個類，訓練一個線性回歸模型去判定這個框是否框得完美。
RCNN的進化中SPP Net的思想對其貢獻很大，這裡也簡單介紹一下SPP Net。
SPP Net
SPP：Spatial Pyramid Pooling（空間金字塔池化）
它的特點有兩個:
1.結合空間金字塔方法實現CNNs的對尺度輸入。
一般CNN後接全連接層或者分類器，他們都需要固定的輸入尺寸，因此不得不對輸入數據進行crop或者warp，這些預處理會造成數據的丟失或幾何的失真。SPP Net的第一個貢獻就是將金字塔思想加入到CNN，實現了數據的多尺度輸入。
如下圖所示，在卷積層和全連接層之間加入了SPP layer。此時網路的輸入可以是任意尺度的，在SPP layer中每一個pooling的filter會根據輸入調整大小，而SPP的輸出尺度始終是固定的。
2.只對原圖提取一次卷積特徵
在R-CNN中，每個候選框先resize到統一大小，然後分別作為CNN的輸入，這樣是很低效的。
所以SPP Net根據這個缺點做了優化：只對原圖進行一次卷積得到整張圖的feature map，然後找到每個候選框zaifeature map上的映射patch，將此patch作為每個候選框的卷積特徵輸入到SPP layer和之後的層。節省了大量的計算時間，比R-CNN有一百倍左右的提速。
Fast R-CNN
SPP Net真是個好方法，R-CNN的進階版Fast R-CNN就是在RCNN的基礎上採納了SPP Net方法，對RCNN作了改進，使得性能進一步提高。
R-CNN與Fast RCNN的區別有哪些呢？
先說RCNN的缺點：即使使用了selective search等預處理步驟來提取潛在的bounding box作為輸入，但是RCNN仍會有嚴重的速度瓶頸，原因也很明顯，就是計算機對所有region進行特徵提取時會有重複計算，Fast-RCNN正是為了解決這個問題誕生的。
大牛提出了一個可以看做單層sppnet的網路層，叫做ROI Pooling，這個網路層可以把不同大小的輸入映射到一個固定尺度的特徵向量，而我們知道，conv、pooling、relu等操作都不需要固定size的輸入，因此，在原始圖片上執行這些操作後，雖然輸入圖片size不同導致得到的feature map尺寸也不同，不能直接接到一個全連接層進行分類，但是可以加入這個神奇的ROI Pooling層，對每個region都提取一個固定維度的特徵表示，再通過正常的softmax進行類型識別。另外，之前RCNN的處理流程是先提proposal，然後CNN提取特徵，之後用SVM分類器，最後再做bbox regression，而在Fast-RCNN中，作者巧妙的把bbox regression放進了神經網路內部，與region分類和並成為了一個multi-task模型，實際實驗也證明，這兩個任務能夠共享卷積特徵，並相互促進。Fast-RCNN很重要的一個貢獻是成功的讓人們看到了Region Proposal+CNN這一框架實時檢測的希望，原來多類檢測真的可以在保證準確率的同時提升處理速度，也為後來的Faster-RCNN做下了鋪墊。
畫一畫重點：
R-CNN有一些相當大的缺點（把這些缺點都改掉了，就成了Fast R-CNN）。
大缺點：由於每一個候選框都要獨自經過CNN，這使得花費的時間非常多。
解決：共享卷積層，現在不是每一個候選框都當做輸入進入CNN了，而是輸入一張完整的圖片，在第五個卷積層再得到每個候選框的特徵
原來的方法：許多候選框（比如兩千個）-->CNN-->得到每個候選框的特徵-->分類+回歸
現在的方法：一張完整圖片-->CNN-->得到每張候選框的特徵-->分類+回歸
所以容易看見，Fast RCNN相對於RCNN的提速原因就在於：不過不像RCNN把每個候選區域給深度網路提特徵，而是整張圖提一次特徵，再把候選框映射到conv5上，而SPP只需要計算一次特徵，剩下的只需要在conv5層上操作就可以了。
在性能上提升也是相當明顯的：
Faster R-CNN
Fast R-CNN存在的問題：存在瓶頸：選擇性搜索，找出所有的候選框，這個也非常耗時。那我們能不能找出一個更加高效的方法來求出這些候選框呢？
解決：加入一個提取邊緣的神經網路，也就說找到候選框的工作也交給神經網路來做了。
做這樣的任務的神經網路叫做Region Proposal Network(RPN)。
具體做法：
?將RPN放在最後一個卷積層的後面
?RPN直接訓練得到候選區域
RPN簡介：
?在feature map上滑動窗口
?建一個神經網路用於物體分類+框位置的回歸
?滑動窗口的位置提供了物體的大體位置信息
?框的回歸提供了框更精確的位置
一種網路，四個損失函數;
?RPN calssification(anchor good.bad)
?RPN regression(anchor->propoasal)
?Fast R-CNN classification(over classes)
?Fast R-CNN regression(proposal ->box)
速度對比
Faster R-CNN的主要貢獻是設計了提取候選區域的網路RPN，代替了費時的選擇性搜索，使得檢測速度大幅提高。
最後總結一下各大演算法的步驟：
RCNN
1.在圖像中確定約1000-2000個候選框 (使用選擇性搜索)
2. 每個候選框內圖像塊縮放至相同大小，並輸入到CNN內進行特徵提取
3.對候選框中提取出的特徵，使用分類器判別是否屬於一個特定類
4.對於屬於某一特徵的候選框，用回歸器進一步調整其位置
Fast RCNN
1.在圖像中確定約1000-2000個候選框 (使用選擇性搜索)
2.對整張圖片輸進CNN，得到feature map
3.找到每個候選框在feature map上的映射patch，將此patch作為每個候選框的卷積特徵輸入到SPP layer和之後的層
4.對候選框中提取出的特徵，使用分類器判別是否屬於一個特定類
5.對於屬於某一特徵的候選框，用回歸器進一步調整其位置
Faster RCNN
1.對整張圖片輸進CNN，得到feature map
2.卷積特徵輸入到RPN，得到候選框的特徵信息
3.對候選框中提取出的特徵，使用分類器判別是否屬於一個特定類
4.對於屬於某一特徵的候選框，用回歸器進一步調整其位置
總的來說，從R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路走來，基於深度學習目標檢測的流程變得越來越精簡，精度越來越高，速度也越來越快。可以說基於region proposal的R-CNN系列目標檢測方法是當前目標檢測技術領域最主要的一個分支。
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