RCNN系列讲解

R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN

R-CNN:

(1)输入测试图像；

(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal；

(3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征；

(4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类；

(5)对于SVM分好类的Region Proposal做边框回归，用Bounding box回归值校正原来的建议窗口，生成预测窗口坐标.

缺陷:

(1)     训练分为多个阶段，步骤繁琐：微调网络+训练SVM+训练边框回归器；

(2)     训练耗时，占用磁盘空间大；5000张图像产生几百G的特征文件；

(3)     速度慢：使用GPU，VGG16模型处理一张图像需要47s；

(4)     测试速度慢：每个候选区域需要运行整个前向CNN计算；

(5)     SVM和回归是事后操作，在SVM和回归过程中CNN特征没有被学习更新.

 

FAST-RCNN:

(1)输入测试图像；

(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的建议窗口(Region Proposal)；

(3)将整张图片输入CNN，进行特征提取；

(4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上；

(5)通过RoI pooling层使每个建议窗口生成固定尺寸的feature map；

(6)利用Softmax Loss(探测分类概率) 和Smooth L1 Loss(探测边框回归)对分类概率和边框回归(Bounding box regression)联合训练.

 

相比R-CNN，主要两处不同:

(1)最后一层卷积层后加了一个ROI pooling layer；

(2)损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss)，将边框回归直接加入到CNN网络中训练

改进:

(1)     测试时速度慢：R-CNN把一张图像分解成大量的建议框，每个建议框拉伸形成的图像都会单独通过CNN提取特征.实际上这些建议框之间大量重叠，特征值之间完全可以共享，造成了运算能力的浪费.

FAST-RCNN将整张图像归一化后直接送入CNN，在最后的卷积层输出的feature map上，加入建议框信息，使得在此之前的CNN运算得以共享.

(2)     训练时速度慢：R-CNN在训练时，是在采用SVM分类之前，把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下，因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢.

FAST-RCNN在训练时，只需要将一张图像送入网络，每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域，训练数据在GPU内存里直接进Loss层，这样候选区域的前几层特征不需要再重复计算且不再需要把大量数据存储在硬盘上.

(3)     训练所需空间大：R-CNN中独立的SVM分类器和回归器需要大量特征作为训练样本，需要大量的硬盘空间.FAST-RCNN把类别判断和位置回归统一用深度网络实现，不再需要额外存储.

 

FASTER -RCNN:

(1)输入测试图像；

(2)将整张图片输入CNN，进行特征提取；

(3)用RPN生成建议窗口(proposals)，每张图片生成300个建议窗口；

(4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上；

(5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的feature map；

(6)利用Softmax Loss(探测分类概率) 和Smooth L1 Loss(探测边框回归)对分类概率和边框回归(Bounding box regression)联合训练.

 

相比FASTER-RCNN，主要两处不同:

(1)使用RPN(Region Proposal Network)代替原来的Selective Search方法产生建议窗口；

(2)产生建议窗口的CNN和目标检测的CNN共享

 

改进:

(1)     如何高效快速产生建议框？

FASTER-RCNN创造性地采用卷积网络自行产生建议框，并且和目标检测网络共享卷积网络，使得建议框数目从原有的约2000个减少为300个，且建议框的质量也有本质的提高.