Python----目标检测（《基于区域提议网络的实时目标检测方法》和Faster R-CNN）

一、《基于区域提议网络的实时目标检测方法》

1.1、基本信息

标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
作者：任少卿（中国科学技术大学、微软研究院）、何凯明（微软研究院）、Ross Girshick（Facebook AI Research）、孙剑（微软研究院）
发表时间：2015年（会议版本为NIPS 2015）
代码开源：提供MATLAB和Python实现

MATLAB开源地址：

ShaoqingRen/faster_rcnn: Faster R-CNN
Python开源地址

rbgirshick/py-faster-rcnn: Faster R-CNN (Python implementation) -- see https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn for the official MATLAB version

1.2、主要内容

核心创新：

区域建议网络（RPN, Region Proposal Network）：

一种全卷积网络（FCN），直接在卷积特征图上生成高质量的区域建议，与检测网络共享计算，显著降低时间开销。

引入**锚点（anchors）**机制：通过预定义的多个尺度和宽高比的参考框（如3种尺度×3种宽高比，共9种锚点），覆盖不同物体大小和形状，避免传统图像金字塔或滤波器金字塔的计算冗余。

网络架构：

端到端训练：RPN与Fast R-CNN共享卷积层，通过交替训练策略（4步训练）联合优化：

训练RPN生成建议；

用RPN建议训练Fast R-CNN；

固定共享层，微调RPN；

固定共享层，微调Fast R-CNN。

多任务损失函数：结合分类损失（物体/非物体）和回归损失（边界框修正）。

性能优势：

速度：VGG-16模型在GPU上达到5帧/秒（包括所有步骤），ZF模型达17帧/秒。

精度：在PASCAL VOC 2007/2012、MS COCO等数据集上取得当时最优结果（如VOC 2007测试集mAP 73.2%）。

1.3、作用影响

技术突破：

首次实现端到端的实时级物体检测框架，解决了区域建议的计算瓶颈问题。

提出锚点机制 和共享卷积特征设计，成为后续检测模型（如Mask R-CNN、YOLO系列）的重要参考。

竞赛与应用：

ILSVRC & COCO 2015：作为基础模型助力多项竞赛夺冠（检测、定位、分割等）。

工业应用：被Pinterest等公司用于推荐系统，提升用户交互效率。

学术影响：

推动了基于深度学习的物体检测研究，启发了3D检测、实例分割、图像描述等方向的工作。结合更深的网络（如ResNet-101）后，性能进一步提升（COCO数据集mAP达59.0%）。

开源贡献：

公开的代码和预训练模型成为学术界和工业界的基准工具，加速了后续研究的迭代与优化。

原论文地址：

[1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

二、Faster R-CNN

与Fast R-CNN的区别

由Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross B. Girshick和Jian Sun在2015年提出的，它是Fast R-CNN的改进版本。其主要创新在于引入了区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），使得整个目标检测过程能够在一个神经网络中完成，从而大幅提高了检测效率和准确性。

backbone同样使用VGGNet-16。

最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet [1] 和 Fast R-CNN [2] 等进展减少了这些检测网络的运行时间，但区域建议计算却成为瓶颈。本文提出一种区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），该网络与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现近乎零成本生成区域建议。RPN 是一种全卷积网络，可在每个位置同时预测目标边界和目标性分数（objectness score）。通过端到端训练，RPN 能够生成高质量区域建议，供 Fast R-CNN 进行检测。我们进一步将 RPN 和 Fast R-CNN 合并为一个网络（共享卷积特征），即用神经网络的"注意力"机制术语来说，RPN 模块告诉统一网络需要关注的位置。对于极深的 VGG-16 模型 [3]，我们的检测系统在 GPU 上以 5 帧/秒的帧率运行（包含所有步骤），同时在 PASCAL VOC 2007、2012 和 MS COCO 数据集上仅需每图 300 个建议即可达到最优检测精度。在 ILSVRC 和 COCO 2015 竞赛中，Faster R-CNN 和 RPN 是多个赛道第一名方案的基础。代码已开源。

关键词：目标检测，区域建议，卷积神经网络。

2.1、Faster R-CNN的架构

Faster R-CNN的整体架构包括以下几个主要部分：

卷积神经网络（CNN）：将图片输入CNN得到输入图像的特征图。
区域建议网络（RPN）：生成候选区域（Region Proposals）。
RoI Pooling层：将RPN生成的候选区域映射到特征图上，并通过池化操作得到固定尺寸的特征。
分类和回归网络：对RoI Pooling层输出的特征进行分类和边界框回归。

2.2、实现流程

特征提取

区域建议网络（RPN）

候选区域的筛选

RoI Pooling

分类和回归

特征提取

输入图像首先通过一个预训练的卷积神经网络（如VGG-16）来提取特征图。这部分和Fast R-CNN相同，通常称为backbone。

区域建议网络（RPN）

上图中：k是anchor boxes个数，2k是分类算法的两个概率分数（前景和背景），4k是每个anchor的边界框回归参数，256-d是256 Dimension，即2013年AlexNet优化ZF的最后一层卷积的通道数，2014年的VGGNet是 512-d。

RPN是Faster R-CNN的核心创新部分。它在特征图上滑动一个小的网络窗口，以生成候选区域。具体步骤如下：

滑动窗口：在特征图上使用一个3x3的滑动窗口，生成一个256-d的特征图。

锚框（Anchor Boxes）：每个滑动窗口中心点生成一组锚框（anchor boxes），这些锚框具有不同的尺度和纵横比。

回归和分类：对于每个锚框，RPN输出两个预测：

一个是该锚框是目标的概率（背景/前景）。

另一个是锚框的调整参数（回归偏移量）。

滑动窗口

在特征图上用3x3的滑动窗口进行滑动，每滑动到一个地方，就对应原图的一个中心点的位置。

如何将特征图对应中心点的位置呢？

答：原图的宽度/特征图的宽度取整，得到x轴缩放比例，那么特征图上x轴第三个位置的黑色中心点对应原图上x轴的3*缩放比例。高度（y 轴）同理。

以原图为中心点计算k个anchor Boxes。

锚框（Anchor Boxes）

每个滑动窗口中心点生成一组锚框（anchor boxes），这些锚框具有不同的长宽尺度（128像素，256像素，512像素）和纵横比（1:1，2:1，1:2）共九个，如上图与下图显示了其中三个。

回归和分类

感受野

感受野（Receptive Field），指的是神经网络中神经元"看到的"输入区域，在卷积神经网络中，feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响，这个区域即该元素的感受野。

卷积神经网络中，越深层的神经元看到的输入区域越大，如下图所示，卷积核kernel size 均为3×3，stride均为1，绿色标记的是Layer2每个神经元看到的区域，黄色标记的是Layer3 看到的区域，具体地，Layer2每个神经元可看到Layer1上3×3 大小的区域，Layer3 每个神经元看到Layer2 上3×3 大小的区域，该区域可以又看到Layer1上 5×5 大小的区域。

所以，感受野是个相对概念，某层feature map上的元素看到前面不同层上的区域范围是不同的，通常在不特殊指定的情况下，感受野指的是看到输入图像上的区域。

Anchor Box

Anchor Box中可能包含前景，也可能不包含前景，所以2k scores意味着2 个分数概率，每2个为一组对应一个Anchor Box，前一个为背景的概率，后一个为前景的概率，这里前景并不判断它是什么（例如：person、car 等），只看是否包含前景，每个滑动窗口有18个Anchor Boxes。

4k coordinates意味着4个边界框回归参数，每4个为一组对应一个Anchor Box，每个滑动窗口有36个Anchor Boxes。

感受野与Anchor Box的关系：

他们没有直接的关系，在AlexNet的改进版本ZF中，输出的3x3的窗口对应的原图上的感受野为171；在VGGNet中，输出的3x3的窗口对应的原图上的感受野为228。
为什么小的感受野可以预测更大的（256或者512）目标的边界框？

作者的文章中提到："We note that our algorithm allows predictions that are larger than the underlying receptive field. Such predictions are not impossible---one may still roughly infer the extent of an object if only the middle of the object is visible."，即：我们注意到，我们的算法允许比潜在感受野更大的预测。这样的预测并非不可能------如果只有物体的中间可见，人们仍然可以大致推断出物体的范围。也就是说：当我们看到物体的一部分时，就大致可以判断物体的范围了，实际上表现出来的也是这个结论。

正负样本

一张图上有上万个Anchor Box，随机抽取256个Anchor Box去训练，这 256中正负样本比例是1:1，如果正样本不够128个，那么剩下的就是256 正样本=负样本，即如果只有100个正样本，那么就用156的负样本，保证整体数量256。

正样本选择方式：

Anchor Box与GT BOX的IoU大于0.7即为正样本。

Anchor Box与GT BOX的IoU最大的那个即为正样本。

负样本选择方式：

Anchor Box与GT BOX的IoU小于0.3即为负样本。

不是正样本和负样本的其它Anchor Box，丢弃。

RPN的损失函数

2.3、分类损失

但是需要注意的是：二分类交叉熵损失只需要一个x就可以得到二分类的结果，多分类的交叉熵损失需要两个x才可以得到二分类结果，从论文中看， scores是2k个，也就意味这论文使用的是多分类交叉熵，二分类交叉熵只需要k个即可。但是这个不影响结果，该分还是能分开的。

2.4、回归损失

候选区域的筛选

RPN生成大量的候选区域，通过非极大值抑制（NMS）和去除低得分候选区域的方法，筛选出一部分高质量的候选区域。

RoI Pooling

将筛选出的候选区域映射到特征图上，通过RoI Pooling层将不同大小的候选区域变换为固定大小的特征向量。

分类和回归

最后，经过RoI Pooling层的特征向量通过全连接层进行分类（确定目标类别）和回归（调整候选框）。这里的分类和回归与Fast R-CNN中使用的相同。

三、训练

正常情况下，应该将RPN网络的损失和Fast R-CNN中的损失加起来，然后一起进行反向传播。

原论文中采用分别训练RPN以及Fast R-CNN的方法

利用lmageNet预训练分类模型初始化前置卷积网络层参数，并开始单独训练RPN网络参数;
固定RPN网络独有的卷积层以及全连接层参数，再利用ImageNet预训练分类模型初始化前置卷积网络参数，并利用RPN网络生成的目标建议框去训练FastRCNN网络参数。
固定利用FastRCNN训练好的前置卷积网络层参数，去微调RPN网络独有的卷积层以及全连接层参数。
同样保持固定前置卷积网络层参数，去微调FastRCNN网络的全连接层参数。最后RPN网络与FastRCNN网络共享前置卷积网络层参数，构成一个统一网络。