深度学习之 RPN（RegionProposal Network）- 区域候选网络

RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ” :对于提取候选框最常用的SelectiveSearch方法，提取一副图像大概需要2s的时间，改进的EdgeBoxes算法将效率提高到了0.2s，但是这还不够。候选框提取不一定要在原图上做，特征图上同样可以，低分辨率特征图意味着更少的计算量，基于这个假设，MSRA的任少卿等人提出RPN（RegionProposal Network, 区域候

奔跑的大西吉

28339人浏览 · 2021-06-15 11:50:37

奔跑的大西吉 · 2021-06-15 11:50:37 发布

anchor boxes基本概念与作用:

feature map 上的一个点可以映射回输入图片上的一个点，以特征图上这个点为中心，预先人为设定 k 个 boxes，这些 boxes 就称为在这个点上生成的 k 个 anchor boxes（所有anchor boxes的中心点坐标是一样的）。一个 $m * n$ 的特征图就有 $m * n * k$ 个 anchor boxes。请添加图片描述
anchor boxes 的作用是将 boxes 传给 RPN, 让 RPN 判断其中哪些 anchor boxes 可能存在目标，并进一步回归坐标，得到 proposals 输给后面的网络。模型回归的目标是真实 boxes 与 anchor boxes 之间坐标的偏置。将偏置和 anchor boxes 的坐标带入预先设定的公式中，就得到了最终预测的boxes坐标。

RPN

RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ”。

对于提取候选框最常用的 SelectiveSearch 方法，提取一副图像大概需要2s的时间，改进的 EdgeBoxes 算法将效率提高到了0.2s，但是这还不够。候选框提取不一定要在原图上做，特征图上同样可以，低分辨率特征图意味着更少的计算量，基于这个假设，MSRA的任少卿等人提出RPN（RegionProposal Network, 区域候选网络），完美解决了这个问题，它的主要功能是生成区域候选（Region Proposal）(可以看做是许多潜在的边界框，也叫 anchor，它是包含4个坐标的矩形框），如上所示。

RPN简单来说就是：假设输入一张图片，经过前面骨干网络的一系列的卷积或者池化之后之后，得到一个尺寸 $m * n$ 的特征图(暂且不说通道），对应将原图划分为 $m * n$ 个区域，原图的每个区域的中心由这个特征图上的一个像素点坐标表示。通过anchor机制，可以在每个像素点对应原图的区域生成k个可能存在目标的候选框（称为anchor box），如上图所示（k=9）。RPN就是用来判断每个像素点对应的k个区域是不是包含目标，如果包含（那么先根据输出的坐标偏置修正box位置）则输给后面的RCNN做进一步判断。（意思就是要从mn9个候选框中做筛选，提取proposals）

RPN 的结构如下图所示，backbone 输出的特征图经过一个 $3 * 3$ 卷积之后分别进入了不同的分支，对应不同的 $1 * 1$ 卷积。第一个卷积为定位层，输出 anchor 的4个坐标偏移。第二个卷积为分类层，输出anchor的前后景概率。
在这里插入图片描述
看完了rpn的大致结构，下面来看rpn的详细过程。主要看一下，rpn是如何生成以及处理anchor的。下图表示了rpn网络的详细结构。

第一步，生成基础 anchor（base_anchor），基础 anchor 的数目 = 长宽比的数目 * anchor 的缩放比例数目, 即 $anchors_num = len(ratios) * len(scales)$ 。这里，设置了3种长宽比（1:1, 1:2，2:1）和3种缩放尺度（8, 16, 32），因此 anchor_num = 9. 下图表示了其中一个位置对应的9个尺寸的 anchor。
在这里插入图片描述
第二步，根据 base_anchor，对特征图上的每一个像素，都会以它为中心生成9种不同尺寸的边界框，所以总共生成 $60 \times 40 \times 9 = 21600$ 个anchor。需要注意的是，所有生成的 anchor 都是相对于原图的。

牢记：特征图上的每个点生成一个Anchors，Anchors 可以理解成9个不同的框（框的属性是长宽了，再进一步是四个点的坐标）。这个框的数据（框的左上角坐标（x0，y0），右下角坐标（x1，y1））这四个值都是对应于原图的。下面这个就是原图，红色点就是特征图上的点对应于原图的位置。每一个位置使用 9 个锚点，每个位置会生成 2×9 个目标分数和 4×9 个坐标分数。显然，通过一个中心定义9个不同的框，就是为实现多尺度这个想法。当然这样做获得检测框很不准确，后面会做2次 bounding box regression 修正检测框位置。
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第三步，anchor的筛选。首先将定位层输出的坐标偏移应用到所有生成的 anchor，然后将所有 anchor 按照前景概率/得分从高到低进行排序。只取前 pre_nms_num 个 anchor（训练阶段），最后 anchor 通过 nms 筛选得到 post_nms_num（训练阶段）个anchor，也称作 roi。

下面是卷积的具体过程

在这里插入图片描述

a.conv fetaure map 到 intermediate layer 的卷积过程

RPN网络前面是一个提特征的网络，比如VGG,Res等，传给RPN网络的是一个特征图，其实也就是一个 tensor，比如用ZF网络（论文里面用的）

输入特征图： $13 * 13 * 256$

拿到模型的特征，RPN网络首先加了一个 $3 * 3 * 256 * 256$ 步长为 1 的卷积层（可能是为了扩大感受野）

这样就会得到 $11 * 11 * 256$ 的输出，前面 $11 * 11$ 是图形矩阵，其中每一个点在原图中都是一个很大的区域，256表示这个区域的特征。

在这个区域内可能有目标，为了能更能逼近目标，我们需要3种尺度，和3种形状，就是图中的那9种物体框。假设原图中有一个物体，那我们通过在原图上平移框，就总能找到一个颜色框能正好把物体框在里面（真是厉害这想法），而且尺度啊形状最接近。

那么如何平移的呢？在原图上你一个像素一个像素平移没意义啊，难道要重复提取特征？所以平移必须在特征图上平移，因为特征图最后总能映射回原图。 $11 * 11$ 的特征图区域，在原图中就表示 $11 * 11$ 个大黑框，每个大黑框里面又有9个小颜色框，这样就会产生 $11 * 11 * 9$ 个不同位置，不同尺度，不同形状的物体框，基本足够框出所有物体了。

b.intermediate layer 的256维向量后面对应两条分支

在这里插入图片描述

cls layer 分支是目标和背景的二分类（classification），因为k等于9，所以通过 $1 \times 1 \times 256 \times 18$ 的卷积核得到 $2 \times 9 = 18$ 个分数，分别是目标和背景的评分。
reg layer分支。如果候选框是目标区域，就去判断该目标区域的候选框位置在哪，这个时候另一条分支就过 $1 \times 1 \times 256 \times 36$ 的卷积得到 $4 \times 9$ 个值，每个框包含4个值（x，y，w，h），就是9个候选区域对应的框应该偏移的具体位置 $Δ x c e n t e r, Δ y c e n t e r, Δ w i d t h, Δ h e i g h t$ 。如果候选框不是目标区域，就直接将该候选框去除掉，不再进行后续位置信息的判断操作。这里预测的值都是通过模型不断训练得到的。

c. proposals layer

proposals layer 3个输入：一个是分类器结果 foreground softmax scores，一个是 anchor 回归 regression： $d_{x}(A),d_{y}(A),d_{w}(A),d_{h}(A)]$ ，还有一个是 im-info，包含图像缩放的信息。proposal layer 步骤：

生成 anchors（anchors 的坐标是相对于原图的坐标），然后利用 $d_{x}(A),d_{y}(A),d_{w}(A),d_{h}(A)]$ 对所有的 anchors 做 bbox regression 回归（这里的 anchors 生成和训练时完全一致）
按照输入的 foreground 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 foreground anchors。
判断fg anchors是否大范围超过边界，剔除严重超出边界fg anchors，剔除非常小（width<threshold or height<threshold）的 foreground anchors
进行 nms，按照 nms 后的 foreground softmax scores 由大到小排序fg anchors，提取前 post_nms_topN(e.g. 300) 结果作为 proposal 输出。

总结起来就是：生成anchors -> softmax分类器提取fg anchors -> bbox reg回归fg anchors -> Proposal Layer生成proposals。

anchors的标定规则

如果 Anchor 对应的 refrence box 与 ground truth 的 IoU 值最大，标记为正样本；
如果 Anchor 对应的 refrence box 与 ground truth 的 IoU>0.7，标定为正样本。事实上，采用第2个规则基本上可以找到足够的正样本，但是对于一些极端情况，例如所有的 Anchor 对应的 reference box 与 groud truth 的 IoU 不大于0.7,可以采用第一种规则生成.
负样本标定规则：如果 Anchor 对应的 reference box 与 ground truth 的 IoU<0.3，标记为负样本。
剩下的既不是正样本也不是负样本，不用于最终训练。
训练 RPN 的Loss是有 classification loss(即softmax loss）和 regression loss（即L1 loss）按一定比重组成的。
丢弃跨越边界的 anchor；

Loss

计算 softmax loss 需要的是 anchors 对应的 ground truth 标定结果和预测结果，计算regression loss 需要三组信息：

预测框，即 RPN 网络预测出的 proposal 的中心位置坐标x,y和宽高w,h；
锚点 reference box:之前的9个锚点对应9个reference boxes，每一个reference boxes都有一个中心点位置坐标 $x_a,y_a$ 和宽高 $w_a,h_a$ ；
ground truth:标定的框也对应一个中心点位置坐标x,y和宽高w,h.因此计算regression loss和总Loss方式如下：

note

只有在train时，cls+reg 才能得到强监督信息(来源于ground truth)。即ground truth会告诉 cls+reg 结构，哪些才是真的前景，从而引导cls+reg结构学得正确区分前后景的能力；在 reference 阶段，就要靠 cls+reg 自力更生了。
在train阶段，会输出约2000个proposal，但只会抽取其中256个proposal来训练RPN的cls+reg结构；到了reference阶段，则直接输出最高score的300个proposal。此时由于没有了监督信息，所有RPN并不知道这些 proposal 是否为前景，整个过程只是惯性地推送一波无tag的proposal给后面的Fast R-CNN。
RPN的运用使得region proposal的额外开销就只有一个两层网络。
two stage型的检测算法在 RPN 之后还会进行再一次的分类任务和边框回归任务，以进一步提升检测精度。
在 RPN 末端，通过对两个分支的结果进行汇总，来实现对 anchor 的初步筛除（先剔除越界的 anchor，再根据 cls 结果通过NMS算法去重）和初步偏移（根据 bbox reg结果），此时输出的都改头换面叫 proposal 了。
RPN之后，proposal 成为 RoI (感兴趣区域) ，被输入 RoIPooling 或 RoIAlign 中进行 size上的归一化。当然，这些都是 RPN网络之后的操作了，严格来说并不属于 RPN 的范围了。
但是如果只在最后一层 feature map 上映射回原图像，且初始产生的 anchor 被限定了尺寸下限，那么低于最小 anchor 尺寸的小目标虽然被 anchor 圈入，在后面的过程中依然容易被漏检。
但是FPN的出现，大大降低了小目标的漏检率，使得RPN如虎添翼。

从模型训练的角度来看，通过使用共享特征交替训练的方式，达到接近实时的性能，交替训练方式描述为： 1）根据现有网络初始化权值w，训练RPN； 2）用RPN提取训练集上的候选区域，用候选区域训练FastRCNN，更新权值w； 3）重复1、2，直到收敛。

参考：