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来源：信息网络工程研究中心

本文约7500字，建议阅读10+分钟 
本文从四个切入点为你介绍Faster R-CNN网络。

经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。

1 Conv layers
2 Region Proposal Networks(RPN)
- 2.1 多通道图像卷积基础知识介绍
- 2.2 anchors
- 2.3 softmax判定positive与negative
- 2.4 bounding box regression原理
- 2.5 对proposals进行bounding box regression
- 2.6 Proposal Layer
3 RoI pooling
- 3.1 为何需要RoI Pooling
- 3.2 RoI Pooling原理
4 Classification
5 Faster RCNN训练
- 5.1 训练RPN网络
- 5.2 通过训练好的RPN网络收集proposals
- 5.3 训练Faster RCNN网络
Questions and Answer

图1 Faster RCNN基本结构（来自原论文）

1. Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。
2. Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于positive或者negative，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。
3. Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals，综合这些信息后提取proposal feature maps，送入后续全连接层判定目标类别。
4. Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别，同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。

• 首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；
• 而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层；
• RPN网络首先经过3x3卷积，再分别生成positive anchors和对应bounding box regression偏移量，然后计算出proposals；
• 而Roi Pooling层则利用proposals从feature maps中提取proposal feature送入后续全连接和softmax网络作classification（即分类proposal到底是什么object）。

图2 faster_rcnn_test.pt网络结构 （pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt）

新出炉的pytorch官方Faster RCNN代码导读：

捋一捋pytorch官方FasterRCNN代码

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458

1 Conv layers

1. 所有的conv层都是：kernel_size=3，pad=1，stride=1
2. 所有的pooling层都是：kernel_size=2，pad=0，stride=2

图3 卷积示意图

2 Region Proposal Networks(RPN)

图4 RPN网络结构

2.1 多通道图像卷积基础知识介绍

1. 对于单通道图像+单卷积核做卷积，第一章中的图3已经展示了；
2. 对于多通道图像+多卷积核做卷积，计算方式如下：

图5 多通道卷积计算方式

2.2 anchors

[[ -84.  -40.   99.   55.] [-176.  -88.  191.  103.] [-360. -184.  375.  199.] [ -56.  -56.   71.   71.] [-120. -120.  135.  135.] [-248. -248.  263.  263.] [ -36.  -80.   51.   95.] [ -80. -168.   95.  183.] [-168. -344.  183.  359.]]

其中每行的4个值 表矩形左上和右下角点坐标。9个矩形共有3种形状，长宽比为大约为 三种，如图6。实际上通过anchors就引入了检测中常用到的多尺度方法。

图6 anchors示意图

图7

1. 在原文中使用的是ZF model中，其Conv Layers中最后的conv5层num_output=256，对应生成256张特征图，所以相当于feature map每个点都是256-dimensions
2. 在conv5之后，做了rpn_conv/3x3卷积且num_output=256，相当于每个点又融合了周围3x3的空间信息（猜测这样做也许更鲁棒？反正我没测试），同时256-d不变（如图4和图7中的红框）
3. 假设在conv5 feature map中每个点上有k个anchor（默认k=9），而每个anhcor要分positive和negative，所以每个点由256d feature转化为cls=2•k scores；而每个anchor都有(x, y, w, h)对应4个偏移量，所以reg=4•k coordinates
4. 补充一点，全部anchors拿去训练太多了，训练程序会在合适的anchors中随机选取128个postive anchors+128个negative anchors进行训练（什么是合适的anchors下文5.1有解释）

图8 Gernerate Anchors

2.3 softmax判定positive与negative

图9 RPN中判定positive/negative网络结构

layer {  name: "rpn_cls_score"  type: "Convolution"  bottom: "rpn/output"  top: "rpn_cls_score"  convolution_param {    num_output: 18   # 2(positive/negative) * 9(anchors)    kernel_size: 1 pad: 0 stride: 1  }}

blob=[batch_size, channel，height，width]

对应至上面的保存positive/negative anchors的矩阵，其在caffe blob中的存储形式为[1, 2x9, H, W]。而在softmax分类时需要进行positive/negative二分类，所以reshape layer会将其变为[1, 2, 9xH, W]大小，即单独“腾空”出来一个维度以便softmax分类，之后再reshape回复原状。贴一段caffe softmax_loss_layer.cpp的reshape函数的解释，非常精辟：

"Number of labels must match number of predictions; ""e.g., if softmax axis == 1 and prediction shape is (N, C, H, W), ""label count (number of labels) must be N*H*W, ""with integer values in {0, 1, ..., C-1}.";

2.4 bounding box regression原理

图10

对于窗口一般使用四维向量 表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图 11，红色的框A代表原始的positive Anchors，绿色的框G代表目标的GT，我们的目标是寻找一种关系，使得输入原始的anchor A经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G'，即：

• 给定anchor ；
• 寻找一种变换F，使得：，其中。

• 先做平移：

• 再做缩放：

观察上面4个公式发现，需要学习的是这四个变换。当输入的anchor A与GT相差较小时，可以认为这种变换是一种线性变换， 那么就可以用线性回归来建模对窗口进行微调（注意，只有当anchors A和GT比较接近时，才能使用线性回归模型，否则就是复杂的非线性问题了）。

接下来的问题就是如何通过线性回归获得 了。线性回归就是给定输入的特征向量X, 学习一组参数W, 使得经过线性回归后的值跟真实值Y非常接近，即Y=WX。对于该问题，输入X是cnn feature map，定义为Φ；同时还有训练传入A与GT之间的变换量，即。输出是四个变换。那么目标函数可以表示为：

其中是对应anchor的feature map组成的特征向量， 是需要学习的参数，是得到的预测值（*表示 x，y，w，h，也就是每一个变换对应一个上述目标函数）。为了让预测值与真实值差距最小，设计L1损失函数：

说完原理，对应于Faster RCNN原文，positive anchor与ground truth之间的平移量  与尺度因子 如下：

对于训练bouding box regression网络回归分支，输入是cnn feature Φ，监督信号是Anchor与GT的差距 ，即训练目标是：输入 Φ的情况下使网络输出与监督信号尽可能接近。那么当bouding box regression工作时，再输入Φ时，回归网络分支的输出就是每个Anchor的平移量和变换尺度，显然即可用来修正Anchor位置了。

2.5 对proposals进行bounding box regression

图12 RPN中的bbox reg

layer {  name: "rpn_bbox_pred"  type: "Convolution"  bottom: "rpn/output"  top: "rpn_bbox_pred"  convolution_param {    num_output: 36   # 4 * 9(anchors)    kernel_size: 1 pad: 0 stride: 1  }}

可以看到其 num_output=36，即经过该卷积输出图像为WxHx36，在caffe blob存储为[1, 4x9, H, W]，这里相当于feature maps每个点都有9个anchors，每个anchors又都有4个用于回归的变换量。

1. 大小为50*38*2k 的positive/negative softmax分类特征矩阵；
2. 大小为 50*38*4k 的regression坐标回归特征矩阵。

2.6 Proposal Layer

Proposal Layer负责综合所有  变换量和positive anchors，计算出精准的proposal，送入后续RoI Pooling Layer。还是先来看看Proposal Layer的caffe prototxt定义：

layer {  name: 'proposal'  type: 'Python'  bottom: 'rpn_cls_prob_reshape'  bottom: 'rpn_bbox_pred'  bottom: 'im_info'  top: 'rois'  python_param {    module: 'rpn.proposal_layer'    layer: 'ProposalLayer'    param_str: "'feat_stride': 16"  }}

Proposal Layer有3个输入：positive vs negative anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的 变换量rpn_bbox_pred，以及im_info；另外还有参数feat_stride=16，这和图4是对应的。

图13

1. 生成anchors，利用对所有的anchors做bbox regression回归（这里的anchors生成和训练时完全一致）；
2. 按照输入的positive softmax scores由大到小排序anchors，提取前pre_nms_topN(e.g. 6000)个anchors，即提取修正位置后的positive anchors；
3. 限定超出图像边界的positive anchors为图像边界，防止后续roi pooling时proposal超出图像边界（见文章底部QA部分图21）；
4. 剔除尺寸非常小的positive anchors；
5. 对剩余的positive anchors进行NMS（nonmaximum suppression）
6. Proposal Layer有3个输入：positive和negative anchors分类器结果rpn_cls_prob_reshape，对应的bbox reg的(e.g. 300)结果作为proposal输出。

3 RoI pooling

1. 原始的feature maps
2. RPN输出的proposal boxes（大小各不相同）

3.1 为何需要RoI Pooling

1. 从图像中crop一部分传入网络；
2. 将图像warp成需要的大小后传入网络。

图14 crop与warp破坏图像原有结构信息

3.2 RoI Pooling原理

layer {  name: "roi_pool5"  type: "ROIPooling"  bottom: "conv5_3"  bottom: "rois"  top: "pool5"  roi_pooling_param {    pooled_w: 7    pooled_h: 7    spatial_scale: 0.0625 # 1/16  }}

• 由于proposal是对应MxN尺度的，所以首先使用spatial_scale参数将其映射回(M/16)x(N/16)大小的feature map尺度；
• 再将每个proposal对应的feature map区域水平分为pooled_w x pooled_h 的网格；
• 对网格的每一份都进行max pooling处理。

图15 proposal示意图

4 Classification

图16 Classification部分网络结构图

1. 通过全连接和softmax对proposals进行分类，这实际上已经是识别的范畴了;
2. 再次对proposals进行bounding box regression，获取更高精度的rect box。

图17 全连接层示意图

5 Faster RCNN训练

1. 在已经训练好的model上，训练RPN网络，对应stage1_rpn_train.pt
2. 利用步骤1中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
3. 第一次训练Fast RCNN网络，对应stage1_fast_rcnn_train.pt
4. 第二训练RPN网络，对应stage2_rpn_train.pt
5. 再次利用步骤4中训练好的RPN网络，收集proposals，对应rpn_test.pt
6. 第二次训练Fast RCNN网络，对应stage2_fast_rcnn_train.pt

5.1 训练RPN网络

图19 stage1_rpn_train.pt（考虑图片大小，Conv Layers中所有的层都画在一起了，如红圈所示，后续图都如此处理）

上述公式中 i 表示anchors index，表示positive softmax probability，

代表对应的GT predict概率（即当第i个anchor与GT间IoU>0.7，认为是该anchor是positive，；反之IoU<0.3时，认为是该anchor是negative，；至于那些0.3<IoU<0.7的anchor则不参与训练）；t代表predict bounding box，t* 代表对应positive anchor对应的GT box。可以看到，整个Loss分为2部分：

1. cls loss，即rpn_cls_loss层计算的softmax loss，用于分类anchors为positive与negative的网络训练；
2. reg loss，即rpn_loss_bbox层计算的soomth L1 loss，用于bounding box regression网络训练。注意在该loss中乘了  ，相当于只关心positive anchors的回归（其实在回归中也完全没必要去关心negative）。

由于在实际过程中，和差距过大，用参数λ平衡二者（如，时设置 ），使总的网络Loss计算过程中能够均匀考虑2种Loss。这里比较重要是 使用的soomth L1 loss，计算公式如下：

1. 在RPN训练阶段，rpn-data（python AnchorTargetLayer）层会按照和test阶段Proposal层完全一样的方式生成Anchors用于训练；
2. 对于rpn_loss_cls，输入的rpn_cls_scors_reshape和rpn_labels分别对应 与 ，参数隐含在与的caffe blob的大小中；
3. 对于rpn_loss_bbox，输入的rpn_bbox_pred和rpn_bbox_targets分别对应 t 与 t* ，rpn_bbox_inside_weigths对应 ，rpn_bbox_outside_weigths未用到（从smooth_L1_Loss layer代码中可以看到），而同样隐含在caffe blob大小中。

5.2 通过训练好的RPN网络收集proposals

图20 rpn_test.pt

5.3 训练Faster RCNN网络

1. 将提取的proposals作为rois传入网络，如图21蓝框；
2. 计算bbox_inside_weights+bbox_outside_weights，作用与RPN一样，传入soomth_L1_loss layer，如图21绿框。

图21 stage1_fast_rcnn_train.pt

Q&A

• 为什么Anchor坐标中有负数？

图21 clip anchor

• Anchor到底与网络输出如何对应？

图22 anchor与网络输出如何对应方式

• 为何有ROI Pooling还要把输入图片resize到固定大小的MxN？

拓展

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