Faster RCNN基本结构和各部分原理详解

一、网络总体结构

        总体结构如图：

        可分为以下四个模块↓

 二、分层详解

        ①卷积层

                卷积层可以基于VGG或ResNet50，本文基于ResNet50构造卷积层。

                卷积层合计13个Conv，13个ReLu，4个Pooling。

                        其中Conv的属性为：kernel_size=3, padding=1, stride=1

                                Pooling的属性为：kernel_size=2, padding=0, stride=2

                        Tips：卷积&池化公式

                                

                                

                 其被组织成两个模组：Conv Block和Identity Block

                          

                         这两个模块的区别是:Conv Block的残差边有卷积，而Identity Block的残差边上没有卷积。拥有卷积边的Conv Block可以通过改变残差边来改变输出维度，而Identity Block的输入和输出维度是一致的。                       

                                其中使用Conv Block的会将图片的长宽/2（步长=2）

                                使用Identity Block的不会改变图片尺寸

                        作用：Conv Block用于改变网络维度，Identity Block用于串联以及加深网络深度。

                一张MxN的图像经过卷积层后生成的feature map 为(M/16)x(N/16)

         ②RPN

        分为两个部分，

                上面的线路通过softmax分类anchors获得正负两类(positive&negtive)

                下面的线路通过reg layer计算anchors的bounding box regression偏移量获取proposal

                两者在Proposal层汇合，本层负责将positive anchors和对应bounding box regression偏移量获取修正后的proposals（会剔除过小/超出边界的proposals）

                其实执行到此处相当于完成了目标定位

        ②-1Cls layer-anchors

                PRN的输入feature map为(M/16)x(N/16)，在其上对每个像素点设置n个anchor（原作为9个）。这些anchor按照一定长宽比设置大小（原作为ratio[1:1，1:2，2:1]）。

                原图上的anchor的数量为(M/16)x(N/16)xn。但大部分会淘汰；此通道数为18=2x9->9对应着每个像素点上的九个先验框，2用于判断先验框是否包含物体。

        ②-3：reg layer

                (M/16)x(N/16)x256的features通过一个1x1的kernel输出一组(M/16)x(N/16)x4k，为每个anchor的偏移量(此处输出的仅为偏移量，需要和原坐标进行叠加)，通道数为9x2x4，4为先验框对于建议框的调整量。

        4k是应为其偏移量有四个通道，如下

        [tx,ty,tw,th]，[xa,ya,wa,ha]为anchor的中心坐标和宽高，其计算公式如下

        ​​​​​​​        ​​​​​​​                         

        ​​​​​​​        ​​​​​​​                            

        经过修正(p为原始坐标，d为PRN预测的坐标)，anchor的坐标为

                                     

                                 )

         ②-4：Proposal

              合计共三个输入

                     Cls生成的(M/16)x(N/16)x2k的向量

                     Reg生成的(M/16)x(N/16)x2k的向量

                     Im_info=[M,N,scale_factor]

              其作用如下：

                 （1）利用reg层的偏移量，对所有的原始anchor进行修正

                （2）利用cls层的scores，按positive socres由大到小排列所有anchors，取前topN（比如6000个）个anchors

                （3）边界处理，把超出图像边界的positive anchor超出的部分收拢到图像边界处，防止后续RoI pooling时proposals超出边界。

                （4）剔除尺寸非常小的positive anchor

                （5）对剩余的positive anchors进行NMS（非极大抑制）

                （6）最后输出一堆proposals左上角和右下角坐标值（[x1,y1,x2,y2]对应原图MxN尺度）

        ③RoI pooling

                全连接层输入的feature尺寸必须相同，传统的做法一般是裁剪(crop)或

        缩放(wrap)，虽然可以resize图像，但是会出现信息缺失/破坏原始形状信息的问题。

                RoI pooling的原理：

                       将每个proposal对应的feature map区域分为pooled_w x pooled_h的网格

                       对每个部分做max pooling，使每个proposal输出都是pooled_w x pooled_h

         ④Classification

               其与RPN的区别是RPN仅进行二分类（目标/背景），而classification还需要确定具体属于哪一类。

               其主要功能有：

                      ①通过全连接层和softmax对proposals进行分类(多分类)

                      ②在此对proposals进行bunding box regression，获取更高精度的box