Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.
本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。
作者在github上给出了基于matlab和python的源码。对Region CNN算法不了解的同学，请先参看这两篇文章：《RCNN算法详解》，《fast RCNN算法详解》。
思想
从RCNN到fast RCNN，再到本文的faster RCNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复，完全在GPU中完成，大大提高了运行速度。
faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络 fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Search方法。本篇论文着重解决了这个系统中的三个问题：
- 如何设计区域生成网络
- 如何训练区域生成网络
- 如何让区域生成网络和fast RCNN网络共享特征提取网络
区域生成网络：结构
基本设想是：在提取好的特征图上，对所有可能的候选框进行判别。由于后续还有位置精修步骤，所以候选框实际比较稀疏。
特征提取
原始特征提取（上图灰色方框）包含若干层conv relu，直接套用ImageNet上常见的分类网络即可。本文试验了两种网络：5层的ZF[3]，16层的VGG-16[[^-4]]，具体结构不再赘述。 额外添加一个conv relu层，输出5139256维特征（feature）。
候选区域（anchor）
特征可以看做一个尺度5139的256通道图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积 { 12 8 2 , 25 6 2 , 51 2 2 } × {128^2, 256^2, 512^2 }times { 1282,2562,5122}×三种比例 { 1 : 1 , 1 : 2 , 2 : 1 } { 1:1, 1:2, 2:1} { 1:1,1:2,2:1}。这些候选窗口称为anchors。下图示出5139个anchor中心，以及9种anchor示例。
在整个faster RCNN算法中，有三种尺度。 原图尺度：原始输入的大小。不受任何限制，不影响性能。 归一化尺度：输入特征提取网络的大小，在测试时设置，源码中opts.test_scale=600。anchor在这个尺度上设定。这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围。 网络输入尺度：输入特征检测网络的大小，在训练时设置，源码中为224*224。
窗口分类和位置精修
分类层（cls_score）输出每一个位置上，9个anchor属于前景和背景的概率；窗口回归层（bbox_pred）输出每一个位置上，9个anchor对应窗口应该平移缩放的参数。 对于每一个位置来说，分类层从256维特征中输出属于前景和背景的概率；窗口回归层从256维特征中输出4个平移缩放参数。
就局部来说，这两层是全连接网络；就全局来说，由于网络在所有位置（共51*39个）的参数相同，所以实际用尺寸为1×1的卷积网络实现。
实际代码中，将51399个候选位置根据得分排序，选择最高的一部分，再经过Non-Maximum Suppression获得2000个候选结果。之后才送入分类器和回归器。 所以Faster-RCNN和RCNN, Fast-RCNN一样，属于2-stage的检测算法。
区域生成网络：训练
样本
考察训练集中的每张图像： a. 对每个标定的真值候选区域，与其重叠比例最大的anchor记为前景样本 b. 对a)剩余的anchor，如果其与某个标定重叠比例大于0.7，记为前景样本；如果其与任意一个标定的重叠比例都小于0.3，记为背景样本 c. 对a),b)剩余的anchor，弃去不用。 d. 跨越图像边界的anchor弃去不用
代价函数
同时最小化两种代价： a. 分类误差 b. 前景样本的窗口位置偏差 具体参看fast RCNN中的“分类与位置调整”段落。
超参数
原始特征提取网络使用ImageNet的分类样本初始化，其余新增层随机初始化。 每个mini-batch包含从一张图像中提取的256个anchor，前景背景样本1:1. 前60K迭代，学习率0.001，后20K迭代，学习率0.0001。 momentum设置为0.9，weight decay设置为0.0005。[4]
共享特征
区域生成网络（RPN）和fast RCNN都需要一个原始特征提取网络（下图灰色方框）。这个网络使用ImageNet的分类库得到初始参数 W 0 W_0 W0，但要如何精调参数，使其同时满足两方的需求呢？本文讲解了三种方法。
轮流训练
a. 从 W 0 W_0 W0开始，训练RPN。用RPN提取训练集上的候选区域 b. 从 W 0 W_0 W0开始，用候选区域训练Fast RCNN，参数记为 W 1 W_1 W1 c. 从 W 1 W_1 W1开始，训练RPN… 具体操作时，仅执行两次迭代，并在训练时冻结了部分层。论文中的实验使用此方法。 如Ross Girshick在ICCV 15年的讲座Training R-CNNs of various velocities中所述，采用此方法没有什么根本原因，主要是因为”实现问题，以及截稿日期“。
近似联合训练
直接在上图结构上训练。在backward计算梯度时，把提取的ROI区域当做固定值看待；在backward更新参数时，来自RPN和来自Fast RCNN的增量合并输入原始特征提取层。 此方法和前方法效果类似，但能将训练时间减少20%-25%。公布的python代码中包含此方法。
联合训练
直接在上图结构上训练。但在backward计算梯度时，要考虑ROI区域的变化的影响。推导超出本文范畴，请参看15年NIP论文[5]。
实验
除了开篇提到的基本性能外，还有一些值得注意的结论
- 与Selective Search方法（黑）相比，当每张图生成的候选区域从2000减少到300时，本文RPN方法（红蓝）的召回率下降不大。说明RPN方法的目的性更明确。
- 使用更大的Microsoft COCO库[6]训练，直接在PASCAL VOC上测试，准确率提升6%。说明faster RCNN迁移性良好，没有over fitting。
- Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. ↩︎
- Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. ↩︎
- M. D. Zeiler and R. Fergus, “Visualizing and understanding convolutional neural networks,” in European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. ↩︎
- learning rate-控制增量和梯度之间的关系；momentum-保持前次迭代的增量；weight decay-每次迭代缩小参数，相当于正则化。 ↩︎
- Jaderberg et al. “Spatial Transformer Networks” NIPS 2015 ↩︎
- 30万 图像，80类检测库。参看http://mscoco.org/。 ↩︎
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