论文笔记：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

论文笔记：Faster R-CNN

1.简介

PAMI上的一篇经典目标检测论文，提出了一个RPN网络替代之前Fast R-CNN的SS（选择性搜索）进行区域提案。同时，RPN与Fast R-CNN共享大部分卷积层，从而提高整个系统的运行速度。最后实现了当时最高的准确率：PASCAL VOC 2007 (73.2% mAP) and 2012 (70.4% mAP)

2. 方法

2.1 RPN（Region Proposal Networks）

通过用一个小网络在（$3 \times 3$3×3）共享网络的最后一层生成的特征图上进行滑窗，提取一个256-d的特征向量，并将这个特征向量分别输入到一对姊妹网络：一个进行二分类，判断框里面有没有物体；另一个进行回归，确定检测框的中心位置和尺寸。

其中，二分类网络输出2k个scores，判断k个框里分别有没有物体；回归网络生成4k个数值，给出计算的框的具体位置和尺寸。选取3个不同的长宽比和3个不同的尺度，$k = 3 \times 3$k=3×3

LOSS Function

RPN的训练LOSS同样由类别loss和回归loss两部分组成，计算公式如下：
$L(\lbrace p_i\rbrace, \lbrace t_i\rbrace) = \frac{1}{N_{cls}}\sum _i L_{cls}(p_i, p^{\ast}_i) + \lambda \frac{1}{N_{reg}}\sum _i p^{\ast}_i L_{reg}(t_i, t^{\ast}_i)$L({pi​},{ti​})=Ncls​1​i∑​Lcls​(pi​,pi∗​)+λNreg​1​i∑​pi∗​Lreg​(ti​,ti∗​)

训练流程

为了防止训练结果把所有检测框视为没有物体，选择正负样本比例为1:1，共256个框，如果正样本不足128再补充负样本。正样本是指与Ground Truth的IOU大于0.7的，负样本指IOU小于0.3的。

1. 训练RPN网络，网络用预训练好的ImgaeNet初始化，然后端对端fine-tune
2. 利用1中训练好的RPN网络获得区域提案，并以此训练Fast R-CNN网络
3. 使用Fast R-CNN网络初始化RPN，进行fine-tune，但是固定共享的卷积层，只更新RPN独有的卷积层。
4. 保持共享的卷积层不变，fine-tune Fast rcnn独有的fc层