4.1 目标检测概述

学习目标

了解目标检测的任务
知道目标检测的常用数据集
知道目标检测算法的评价指标
掌握非极大值NMS算法的应用
了解常用的目标检测算法分类

1. 目标检测

目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置。

目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务（数据集）需要检测的物体有哪些。假设我们的目标检测模型定位是检测动物（牛、羊、猪、狗、猫五种结果），那么模型对任何一张图片输出结果不会输出鸭子、书籍等其它类型结果。

目标检测的位置信息一般由两种格式（以图片左上角为原点(0,0)）：

1、极坐标表示：(xmin, ymin, xmax, ymax)

xmin,ymin:x,y坐标的最小值
xmin,ymin:x,y坐标的最大值

2、中心点坐标：(x_center, y_center, w, h)

x_center, y_center:目标检测框的中心点坐标
w,h:目标检测框的宽、高

假设在下面的图像中进行检测，：

那目标检测结果的中心点表示形式如下所示：

2.常用的开源数据集

经典的目标检测数据集有两种，PASCAL VOC数据集 和 MS COCO数据集。

2.1 PASCAL VOC数据集

PASCAL VOC是目标检测领域的经典数据集。PASCAL VOC包含约10,000张带有边界框的图片用于训练和验证。PASCAL VOC数据集是目标检测问题的一个基准数据集，很多模型都是在此数据集上得到的，常用的是VOC2007和VOC2012两个版本数据，共20个类别，分别是：

也就是：

1.人: 人

2.动物: 鸟，猫，牛，狗，马，羊

3.交通工具: 飞机，自行车，船，公共汽车，汽车，摩托车，火车

4.室内: 瓶子，椅子，餐桌，盆栽，沙发，电视/显示器

下载地址：https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/

整个数据的目录结构如下所示：

其中：

JPEGImages存放图片文件
Annotations下存放的是xml文件,描述了图片信息，如下图所示，需要关注的就是节点下的数据,尤其是bndbox下的数据.xmin,ymin构成了boundingbox的左上角,xmax,ymax构成了boundingbox的右下角，也就是图像中的目标位置信息

ImageSets包含以下4个文件夹：
Action下存放的是人的动作（例如running、jumping等等）
Layout下存放的是具有人体部位的数据（人的head、hand、feet等等）
Segmentation下存放的是可用于分割的数据。
Main下存放的是图像物体识别的数据，总共分为20类，这是进行目标检测的重点。该文件夹中的数据对负样本文件进行了描述。

2.2 MS COCO数据集

MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。

COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以场景理解为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的分割进行位置的标定。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。目前为止目标检测的最大数据集，提供的类别有80 类，有超过33 万张图片，其中20 万张有标注，整个数据集中个体的数目超过150 万个。

图像示例：

coco数据集的标签文件标记了每个segmentation+bounding box的精确坐标，其精度均为小数点后两位一个目标的标签示意如下：

{“segmentation”:[[392.87, 275.77, 402.24, 284.2, 382.54, 342.36, 375.99, 356.43, 372.23, 357.37, 372.23, 397.7, 383.48, 419.27,407.87, 439.91, 427.57, 389.25, 447.26, 346.11, 447.26, 328.29, 468.84, 290.77,472.59, 266.38], [429.44,465.23, 453.83, 473.67, 636.73, 474.61, 636.73, 392.07, 571.07, 364.88, 546.69,363.0]], “area”: 28458.996150000003, “iscrowd”: 0,“image_id”: 503837, “bbox”: [372.23, 266.38, 264.5,208.23], “category_id”: 4, “id”: 151109},

3.常用的评价指标

3.1 IOU

在目标检测算法中，IoU（intersection over union，交并比）是目标检测算法中用来评价2个矩形框之间相似度的指标：

IoU = 两个矩形框相交的面积 / 两个矩形框相并的面积，

如下图所示：

通过一个例子看下在目标检测中的应用：

其中上图蓝色框框为检测结果，红色框框为真实标注。

那我们就可以通过预测结果与真实结果之间的交并比来衡量两者之间的相似度。一般情况下对于检测框的判定都会存在一个阈值，也就是IoU的阈值，一般可以设置当IoU的值大于0.5的时候，则可认为检测到目标物体。

实现方法：

import numpy as np
# 定义方法计算IOU
def Iou(box1, box2, wh=False):# 判断bbox的表示形式if wh == False:# 使用极坐标形式表示：直接获取两个bbox的坐标xmin1, ymin1, xmax1, ymax1 = box1xmin2, ymin2, xmax2, ymax2 = box2else:# 使用中心点形式表示： 获取两个两个bbox的极坐标表示形式# 第一个框左上角坐标xmin1, ymin1 = int(box1[0]-box1[2]/2.0), int(box1[1]-box1[3]/2.0)# 第一个框右下角坐标xmax1, ymax1 = int(box1[0]+box1[2]/2.0), int(box1[1]+box1[3]/2.0)# 第二个框左上角坐标xmin2, ymin2 = int(box2[0]-box2[2]/2.0), int(box2[1]-box2[3]/2.0)# 第二个框右下角坐标xmax2, ymax2 = int(box2[0]+box2[2]/2.0), int(box2[1]+box2[3]/2.0)# 获取矩形框交集对应的左上角和右下角的坐标（intersection）xx1 = np.max([xmin1, xmin2])yy1 = np.max([ymin1, ymin2])xx2 = np.min([xmax1, xmax2])yy2 = np.min([ymax1, ymax2])# 计算两个矩形框面积area1 = (xmax1-xmin1) * (ymax1-ymin1) area2 = (xmax2-xmin2) * (ymax2-ymin2)#计算交集面积inter_area = (np.max([0, xx2-xx1])) * (np.max([0, yy2-yy1]))#计算交并比iou = inter_area / (area1+area2-inter_area+1e-6)return iou

假设我们检测结果如下所示，并展示在图像上：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
# 真实框与预测框
True_bbox, predict_bbox = [100, 35, 398, 400], [40, 150, 355, 398]
# bbox是bounding box的缩写
img = plt.imread('dog.jpeg')
fig = plt.imshow(img)
# 将边界框(左上x, 左上y, 右下x, 右下y)格式转换成matplotlib格式：((左上x, 左上y), 宽, 高)
# 真实框绘制
fig.axes.add_patch(plt.Rectangle(xy=(True_bbox[0], True_bbox[1]), width=True_bbox[2]-True_bbox[0], height=True_bbox[3]-True_bbox[1],fill=False, edgecolor="blue", linewidth=2))
# 预测框绘制
fig.axes.add_patch(plt.Rectangle(xy=(predict_bbox[0], predict_bbox[1]), width=predict_bbox[2]-predict_bbox[0], height=predict_bbox[3]-predict_bbox[1],fill=False, edgecolor="red", linewidth=2))

计算IoU：

Iou(True_bbox,predict_bbox)

结果为：

0.5114435907762924

3.2 mAP（Mean Average Precision）

目标检测问题中的每个图片都可能包含一些不同类别的物体，需要评估模型的物体分类和定位性能。因此，用于图像分类问题的标准指标precision不能直接应用于此。在目标检测中，mAP是主要的衡量指标。

mAP是多个分类任务的AP的平均值，而AP（average precision）是PR曲线下的面积，所以在介绍mAP之前我们要先得到PR曲线。

TP、FP、FN、TN

True Positive (TP): IoU>IOUthreshold
一般取 0.5 ) 的检测框数量（同一 Ground Truth 只计算一次）
False Positive (FP): IoU<=IOUthreshold的检测框数量，或者是检测到同一个 GT 的多余检测框的数量
False Negative (FN): 没有检测到的 GT 的数量
True Negative (TN): 在 mAP 评价指标中不会使用到

查准率、查全率

查准率（Precision）: TP/(TP + FP)
查全率（Recall）: TP/(TP + FN)

二者绘制的曲线称为 P-R 曲线

先定义两个公式，一个是 Precision，一个是 Recall，与上面的公式相同，扩展开来，用另外一种形式进行展示，其中 all detctions 代表所有预测框的数量， all ground truths 代表所有 GT 的数量。

AP 是计算某一类 P-R 曲线下的面积，mAP 则是计算所有类别 P-R 曲线下面积的平均值。

假设我们有 7 张图片（Images1-Image7），这些图片有 15 个目标（绿色的框，GT 的数量，上文提及的 all ground truths）以及 24 个预测边框（红色的框，A-Y 编号表示，并且有一个置信度值）：

根据上图以及说明，我们可以列出以下表格，其中 Images 代表图片的编号，Detections 代表预测边框的编号，Confidences 代表预测边框的置信度，TP or FP 代表预测的边框是标记为 TP 还是 FP（认为预测边框与 GT 的 IOU 值大于等于 0.3 就标记为 TP；若一个 GT 有多个预测边框，则认为 IOU 最大且大于等于 0.3 的预测框标记为 TP，其他的标记为 FP，即一个 GT 只能有一个预测框标记为 TP），这里的 0.3 是随机取的一个值。

通过上表，我们可以绘制出 P-R 曲线（因为 AP 就是 P-R 曲线下面的面积），但是在此之前我们需要计算出 P-R 曲线上各个点的坐标，根据置信度从大到小排序所有的预测框，然后就可以计算 Precision 和 Recall 的值，见下表。（需要记住一个叫累加的概念，就是下图的 ACC TP 和 ACC FP）

标号为 1 的 Precision 和 Recall 的计算方式：Precision=TP/(TP+FP)=1/(1+0)=1，Recall=TP/(TP+FN)=TP/(all ground truths)=1/15=0.0666 （all ground truths 上面有定义过了）
标号 2：Precision=TP/(TP+FP)=1/(1+1)=0.5，Recall=TP/(TP+FN)=TP/(all ground truths)=1/15=0.0666
标号 3：Precision=TP/(TP+FP)=2/(2+1)=0.6666，Recall=TP/(TP+FN)=TP/(all ground truths)=2/15=0.1333
其他的依次类推

然后就可以绘制出 P-R 曲线

得到 P-R 曲线就可以计算 AP（P-R 曲线下的面积），要计算 P-R 下方的面积，有两种方法：

在VOC2010以前，只需要选取当Recall >= 0, 0.1, 0.2, …, 1共11个点时的Precision最大值，然后AP就是这11个Precision的平均值，取 11 个点 [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1] 的插值所得

得到一个类别的 AP 结果如下：

要计算 mAP，就把所有类别的 AP 计算出来，然后求取平均即可。

在VOC2010及以后，需要针对每一个不同的Recall值（包括0和1），选取其大于等于这些Recall值时的Precision最大值，如下图所示：

然后计算PR曲线下面积作为AP值：

计算方法如下所示：

4.NMS（非极大值抑制）

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。

在目标检测中，NMS的目的就是要去除冗余的检测框,保留最好的一个，如下图所示：

NMS的原理是对于预测框的列表B及其对应的置信度S,选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中.通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除.重复这个过程,直到B为空。

使用流程如下图所示：

首先是检测出一系列的检测框
将检测框按照类别进行分类
对同一类别的检测框应用NMS获取最终的检测结果

通过一个例子看些NMS的使用方法，假设定位车辆，算法就找出了一系列的矩形框，我们需要判别哪些矩形框是没用的，需要使用NMS的方法来实现。

假设现在检测窗口有：A、B、C、D、E 5个候选框，接下来进行迭代计算：

第一轮：因为B是得分最高的，与B的IoU＞0.5删除。A，CDE中现在与B计算IoU，DE结果＞0.5，剔除DE，B作为一个预测结果，有个检测框留下B，放入集合
第二轮：A的得分最高，与A计算IoU，C的结果＞0.5，剔除C，A作为一个结果

最终结果为在这个5个中检测出了两个目标为A和B。

单类别的NMS的实现方法如下所示：

import numpy as np
def nms(bboxes, confidence_score, threshold):"""非极大抑制过程:param bboxes: 同类别候选框坐标:param confidence: 同类别候选框分数:param threshold: iou阈值:return:"""# 1、传入无候选框返回空if len(bboxes) == 0:return [], []# 强转数组bboxes = np.array(bboxes)score = np.array(confidence_score)# 取出n个的极坐标点x1 = bboxes[:, 0]y1 = bboxes[:, 1]x2 = bboxes[:, 2]y2 = bboxes[:, 3]# 2、对候选框进行NMS筛选# 返回的框坐标和分数picked_boxes = []picked_score = []# 对置信度进行排序, 获取排序后的下标序号, argsort默认从小到大排序order = np.argsort(score)areas = (x2 - x1) * (y2 - y1)while order.size > 0:# 将当前置信度最大的框加入返回值列表中index = order[-1]#保留该类剩余box中得分最高的一个picked_boxes.append(bboxes[index])picked_score.append(confidence_score[index])# 获取当前置信度最大的候选框与其他任意候选框的相交面积x11 = np.maximum(x1[index], x1[order[:-1]])y11 = np.maximum(y1[index], y1[order[:-1]])x22 = np.minimum(x2[index], x2[order[:-1]])y22 = np.minimum(y2[index], y2[order[:-1]])# 计算相交的面积,不重叠时面积为0w = np.maximum(0.0, x22 - x11)h = np.maximum(0.0, y22 - y11)intersection = w * h# 利用相交的面积和两个框自身的面积计算框的交并比ratio = intersection / (areas[index] + areas[order[:-1]] - intersection)# 保留IoU小于阈值的boxkeep_boxes_indics = np.where(ratio < threshold)# 保留剩余的框order = order[keep_boxes_indics]# 返回NMS后的框及分类结果   return picked_boxes, picked_score

假设有检测结果如下：

bounding = [(187, 82, 337, 317), (150, 67, 305, 282), (246, 121, 368, 304)]
confidence_score = [0.9, 0.65, 0.8]
threshold = 0.3
picked_boxes, picked_score = nms(bounding, confidence_score, threshold)
print('阈值threshold为:', threshold)
print('NMS后得到的bbox是：', picked_boxes)
print('NMS后得到的bbox的confidences是：', picked_score)

返回结果：

阈值threshold为: 0.3
NMS后得到的bbox是： [array([187,  82, 337, 317])]
NMS后得到的bbox的confidences是： [0.9]

5.目标检测方法分类

目标检测算法主要分为two-stage（两阶段）和one-stage（单阶段）两类：

two-stage的算法

先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类。如下图所示，主要通过一个卷积神经网络来完成目标检测过程，其提取的是CNN卷积特征，进行候选区域的筛选和目标检测两部分。网络的准确度高、速度相对较慢。

two-stages算法的代表是RCNN系列：R-CNN到Faster R-CNN网络

One-stage的算法

直接通过主干网络给出目标的类别和位置信息，没有使用候选区域的筛选网路，这种算法速度快，但是精度相对Two-stage目标检测网络降低了很多。

one-stage算法的代表是： YOLO系列：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、 SSD等

总结

了解目标检测的任务

找出图像中所有感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置

知道目标检测的常用数据集

PASCAL VOC数据集 和 MS COCO数据集

知道目标检测算法的评价指标

IOU和mAP

掌握非极大值NMS算法的应用

要去除冗余的检测框,保留最好的一个

了解常用的目标检测算法分类

two-stage（两阶段）和one-stage（单阶段）

4.2 R-CNN系列网络

学习目标

了解Overfeat模型的移动窗口方法
了解RCNN目标检测的思想
了解fastRCNN目标检测的思想
熟悉FasterRCNN目标检测的思想
知道anchor的思想
掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的
掌握ROIPooling的使用方法
知道fasterRCNN的训练方法

1.Overfeat模型

Overfeat方法使用滑动窗口进行目标检测，也就是使用滑动窗口和神经网络来检测目标。滑动窗口使用固定宽度和高度的矩形区域，在图像上“滑动”，并将扫描结果送入到神经网络中进行分类和回归。

例如要检测汽车，就使用下图中红色滑动窗口进行扫描，将所有的扫描结果送入网络中进行分类和回归，得到最终的汽车的检测结果。

这种方法类似一种暴力穷举的方式，会消耗大量的计算力，并且由于窗口大小问题可能会造成效果不准确。

2.RCNN模型

在CVPR 2014年中Ross Girshick提出R-CNN网络，该网络不在使用暴力穷举的方法，而是使用候选区域方法（region proposal method），创建目标检测的区域来完成目标检测的任务，R-CNN是以深度神经网络为基础的目标检测的模型，以R-CNN为基点，后续的Fast R-CNN、Faster R-CNN模型都延续了这种目标检测思路。

2.1 算法流程

RCNN的检测流程如下图所示：

步骤是：

候选区域：使用选择性搜索的方法找出图片中可能存在目标的侯选区域region proposal
网络选择：选取预训练卷积神经网网络（AlexNet）用于进行特征提取。
目标分类：训练支持向量机（SVM）来辨别目标物体和背景。对每个类别，都要训练一个二元SVM。
目标定位：训练一个线性回归模型，为每个辨识到的物体生成更精确的边界框

我们通过一个具体的例子来展示这个流程：

选择一个图片进行目标检测：

利用选择性搜索获取候选区域

将这些候选区域进行变形，若是AlexNet将图片resize成227*227后送入到CNN网络中进行特征提取。

将CNN网络提取的特征结果送入到SVM中进行分类：

用线性回归的方法预测每个目标的边界框位置

这就是整个RCNN算法的流程。

【了解】选择性搜索（SelectiveSearch，SS）中，使用语义分割的方法，它通过在像素级的标注，把颜色、边界、纹理等信息作为合并条件，多尺度的综合采样方法，划分出一系列的区域，这些区域要远远少于传统的滑动窗口的穷举法产生的候选区域。

SelectiveSearch在一张图片上提取出来约2000个侯选区域，需要注意的是这些候选区域的长宽不固定。而使用CNN提取候选区域的特征向量，需要接受固定长度的输入，所以需要对候选区域做一些尺寸上的修改。

2.2 算法总结

1、训练阶段多：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、处理速度慢: 使用GPU, VGG16模型处理一张图像需要47s。

4、图片形状变化：候选区域要经过crop/warp进行固定大小，无法保证图片不变形

3. Fast RCNN模型

考虑到R-CNN速度很慢, 提出了一个改善模型:Fast R-CNN。相比R-CNN, Fast R-CNN的优点在于加快了selective search的步骤和同时训练分类和回归过程, 从整体上加快了速度。

Fast R-CNN对R-CNN的改进部分:

将R-CNN中三个模块(CNN, SVM, Regression)整合, 极大了减少了计算量和加快了速度
不对原始图像进行selective search提取, 而是先经过一次CNN, 在feature map上使用selective search生成候选区域进行映射, 并进行分类回归
为了兼容不同图片尺度, 使用了ROI Pooling 算法, 将特征图池化到固定维度的特征向量。

fastRCNN的工作流程描述如下：

输入图像：

图像被送入到卷积网络进行特征提取，将通过选择性搜索获取的候选区域映射到特征图中：

在特征图上Rol中应用RoIPooling，获取尺寸相同的特征向量

将这些区域传递到全连接的网络中进行分类和回归，得到目标检测的结果。

4.FasterRCNN模型

在R-CNN和Fast RCNN的基础上，Ross B. Girshick在2016年提出了Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。接下来我们给大家详细介绍fasterRCNN网络模型。网络基本结构如下图所示：

该网络主要可分为四部分：

Backbone：backbone由一组卷积神经网络构成，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取图像中的特征，获取图像的特征图featuremaps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。
RPN网络：RPN网络用于生成候选区域region proposals。该部分通过softmax判断anchors属于positive或者negative，即是否包含目标，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。
Roi Pooling: 该部分收集输入图像的feature maps和proposals，综合信息后提取proposal的特征向量，送入后续全连接层判定目标类别和确定目标位置。
Classifier: 该部分利用特征向量计算proposal的类别，并通过bounding box regression获得检测框最终的精确位置

将上述结构展开后如下所示，下图中特征提取网络是VGG16：

从上图中可以看出，对于一副任意大小PxQ的图像：

首先将图像缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；
而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层，在这里使用VGG16网络进行特征提取，将最后的全连接层舍弃。在整个Conv layers中，conv和relu层不改变输入输出大小，只有pooling层使输出长宽都变为输入的½，一共有4个池化层，所以：

一个MxN大小的矩阵经过Conv layers固定变为(M/16)x(N/16）；

RPN网络首先经过3x3卷积，再分别生成positive anchors和对应bounding box regression偏移量，然后计算出proposals；
而Roi Pooling层则利用proposals从feature maps中提取proposal feature送入后续全连接网络中进行分类和回归。

接下来我们就从这四个方面来详细fasterRCNN网络并结合源码分析其实现过程。

4.1backbone

backbone一般为VGG，ResNet等网络构成，主要进行特征提取，将最后的全连接层舍弃，得到特征图进行后续处理。

在源码中我们使用ResNet + FPN 结构，来提取特征。普通的 FasterRCNN 只需要将 feature_map 输入到 rpn 网络生成 proposals 即可。但是由于加入 FPN，需要将多个 feature_map 逐个输入到 rpn 网络和检测网络中：

在这里ResNet和FPN的完整结构如下图所示，RPN输入的feature map是[p2,p3,p4,p5,p6] ，而作为后续目标检测网络FastRCNN的输入则是 [p2,p3,p4,p5] 。

那网络的整体架构表示成：

接下来我们分析下相关内容及源码：

4.1.1 ResNet

源码位置：fasterRCNN/detection/models/backbones/reset.py

1.瓶颈模块

要构建resnet网络首先构建瓶颈模块如下所示：

class _Bottleneck(tf.keras.Model):"""瓶颈模块的实现"""def __init__(self, filters, block, downsampling=False, stride=1, **kwargs):super(_Bottleneck, self).__init__(**kwargs)# 获取三个卷积的卷积核数量filters1, filters2, filters3 = filters# 卷积层命名方式conv_name_base = 'res' + block + '_branch'# BN层命名方式bn_name_base   = 'bn'  + block + '_branch'# 是否进行下采样self.downsampling = downsampling# 卷积步长self.stride = stride# 瓶颈模块输出的通道数self.out_channel = filters3# 1*1 卷积self.conv2a = layers.Conv2D(filters1, (1, 1), strides=(stride, stride),kernel_initializer='he_normal',name=conv_name_base + '2a')# BN层self.bn2a = layers.BatchNormalization(name=bn_name_base + '2a')# 3*3 卷积self.conv2b = layers.Conv2D(filters2, (3, 3), padding='same',kernel_initializer='he_normal',name=conv_name_base + '2b')# BN层self.bn2b = layers.BatchNormalization(name=bn_name_base + '2b')# 1*1卷积self.conv2c = layers.Conv2D(filters3, (1, 1),kernel_initializer='he_normal',name=conv_name_base + '2c')# BN层self.bn2c = layers.BatchNormalization(name=bn_name_base + '2c')# 下采样if self.downsampling:# 在短连接处进行下采样self.conv_shortcut = layers.Conv2D(filters3, (1, 1), strides=(stride, stride),kernel_initializer='he_normal',name=conv_name_base + '1')# BN层self.bn_shortcut = layers.BatchNormalization(name=bn_name_base + '1')def call(self, inputs, training=False):"""定义前向传播过程:param inputs::param training::return:"""# 第一组卷积+BN+Relux = self.conv2a(inputs)x = self.bn2a(x, training=training)x = tf.nn.relu(x)# 第二组卷积+BN+Relux = self.conv2b(x)x = self.bn2b(x, training=training)x = tf.nn.relu(x)# 第三组卷积+BNx = self.conv2c(x)x = self.bn2c(x, training=training)# 短连接if self.downsampling:shortcut = self.conv_shortcut(inputs)shortcut = self.bn_shortcut(shortcut, training=training)else:shortcut = inputs# 相加求和x += shortcut# 激活x = tf.nn.relu(x)# 最终输出return x

2. RESNET

利用瓶颈模块构建backbone中的resNet.

class ResNet(tf.keras.Model):"构建50或101层的resnet网络"def __init__(self, depth, **kwargs):super(ResNet, self).__init__(**kwargs)# 若深度不是50或101报错if depth not in [50, 101]:raise AssertionError('depth must be 50 or 101.')self.depth = depth# padding self.padding = layers.ZeroPadding2D((3, 3))# 输入的卷积self.conv1 = layers.Conv2D(64, (7, 7),strides=(2, 2),kernel_initializer='he_normal',name='conv1')# BN层self.bn_conv1 = layers.BatchNormalization(name='bn_conv1')# maxpoolingself.max_pool = layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2), padding='same')# 第一组瓶颈模块self.res2a = _Bottleneck([64, 64, 256], block='2a',downsampling=True, stride=1)self.res2b = _Bottleneck([64, 64, 256], block='2b')self.res2c = _Bottleneck([64, 64, 256], block='2c')# 第二组瓶颈模块：首个进行下采样self.res3a = _Bottleneck([128, 128, 512], block='3a', downsampling=True, stride=2)self.res3b = _Bottleneck([128, 128, 512], block='3b')self.res3c = _Bottleneck([128, 128, 512], block='3c')self.res3d = _Bottleneck([128, 128, 512], block='3d')# 第三组瓶颈模块：首个进行下采样self.res4a = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4a', downsampling=True, stride=2)self.res4b = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4b')self.res4c = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4c')self.res4d = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4d')self.res4e = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4e')self.res4f = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4f')# 若深度为101还需进行瓶颈模块的串联if self.depth == 101:self.res4g = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4g')self.res4h = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4h')self.res4i = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4i')self.res4j = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4j')self.res4k = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4k')self.res4l = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4l')self.res4m = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4m')self.res4n = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4n')self.res4o = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4o')self.res4p = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4p')self.res4q = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4q')self.res4r = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4r')self.res4s = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4s')self.res4t = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4t')self.res4u = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4u')self.res4v = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4v')self.res4w = _Bottleneck([256, 256, 1024], block='4w') # 第四组瓶颈模块：首个进行下采样self.res5a = _Bottleneck([512, 512, 2048], block='5a', downsampling=True, stride=2)self.res5b = _Bottleneck([512, 512, 2048], block='5b')self.res5c = _Bottleneck([512, 512, 2048], block='5c')# 输出通道数：C2,C3,C4,C5的输出通道数self.out_channel = (256, 512, 1024, 2048)def call(self, inputs, training=True):"定义前向传播过程，每组瓶颈模块均输出结果"x = self.padding(inputs)x = self.conv1(x)x = self.bn_conv1(x, training=training)x = tf.nn.relu(x)x = self.max_pool(x)# 第1组瓶颈模块：输出c2x = self.res2a(x, training=training)x = self.res2b(x, training=training)C2 = x = self.res2c(x, training=training)# 第2组瓶颈模块:输出c3x = self.res3a(x, training=training)x = self.res3b(x, training=training)x = self.res3c(x, training=training)C3 = x = self.res3d(x, training=training)# 第3组瓶颈模块:输出c4x = self.res4a(x, training=training)x = self.res4b(x, training=training)x = self.res4c(x, training=training)x = self.res4d(x, training=training)x = self.res4e(x, training=training)x = self.res4f(x, training=training)if self.depth == 101:x = self.res4g(x, training=training)x = self.res4h(x, training=training)x = self.res4i(x, training=training)x = self.res4j(x, training=training)x = self.res4k(x, training=training)x = self.res4l(x, training=training)x = self.res4m(x, training=training)x = self.res4n(x, training=training)x = self.res4o(x, training=training)x = self.res4p(x, training=training)x = self.res4q(x, training=training)x = self.res4r(x, training=training)x = self.res4s(x, training=training)x = self.res4t(x, training=training)x = self.res4u(x, training=training)x = self.res4v(x, training=training)x = self.res4w(x, training=training) C4 = x# 第4组瓶颈模块:输出c5x = self.res5a(x, training=training)x = self.res5b(x, training=training)C5 = x = self.res5c(x, training=training)# 返回所有的输出送入到fpn中return (C2, C3, C4, C5)

4.1.2 fpn

FPN的作用是当前层的feature map会对未来层的feature map进行上采样，并加以利用。因为有了这样一个结构，当前的feature map就可以获得“未来”层的信息，这样的话低阶特征与高阶特征就有机融合起来了，提升检测精度。如下图所示：

整个架构中的结构如下图所示：

源码位置：fasterRCNN/detection/models/necks/fpn.py

class FPN(tf.keras.Model):def __init__(self, out_channels=256, **kwargs):'''构建FPN模块：out_channels:是输出特征图的通道数'''super(FPN, self).__init__(**kwargs)# 输出通道数self.out_channels = out_channels# 使用1*1卷积对每个输入的特征图进行通道数调整self.fpn_c2p2 = layers.Conv2D(out_channels, (1, 1),kernel_initializer='he_normal', name='fpn_c2p2')self.fpn_c3p3 = layers.Conv2D(out_channels, (1, 1),kernel_initializer='he_normal', name='fpn_c3p3')self.fpn_c4p4 = layers.Conv2D(out_channels, (1, 1),kernel_initializer='he_normal', name='fpn_c4p4')self.fpn_c5p5 = layers.Conv2D(out_channels, (1, 1),kernel_initializer='he_normal', name='fpn_c5p5')# 对深层的特征图进行上采样，使其与前一层的大小相同self.fpn_p3upsampled = layers.UpSampling2D(size=(2, 2), name='fpn_p3upsampled')self.fpn_p4upsampled = layers.UpSampling2D(size=(2, 2), name='fpn_p4upsampled')self.fpn_p5upsampled = layers.UpSampling2D(size=(2, 2), name='fpn_p5upsampled')# 3*3卷积，作用于融合后的特征图中得到最终的结果self.fpn_p2 = layers.Conv2D(out_channels, (3, 3), padding='SAME',kernel_initializer='he_normal', name='fpn_p2')self.fpn_p3 = layers.Conv2D(out_channels, (3, 3), padding='SAME',kernel_initializer='he_normal', name='fpn_p3')self.fpn_p4 = layers.Conv2D(out_channels, (3, 3), padding='SAME',kernel_initializer='he_normal', name='fpn_p4')self.fpn_p5 = layers.Conv2D(out_channels, (3, 3), padding='SAME',kernel_initializer='he_normal', name='fpn_p5')# 对上一层的特征图进行下采样得到结果self.fpn_p6 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(1, 1), strides=2, name='fpn_p6')def call(self, inputs, training=True):# 定义前向传播过程# 获取从resnet中得到的4个特征图C2, C3, C4, C5 = inputs# 对这些特征图进行1*1卷积和上采样后进行融合P5 = self.fpn_c5p5(C5)P4 = self.fpn_c4p4(C4) + self.fpn_p5upsampled(P5)P3 = self.fpn_c3p3(C3) + self.fpn_p4upsampled(P4)P2 = self.fpn_c2p2(C2) + self.fpn_p3upsampled(P3)# 对融合后的特征图进行3*3卷积，得到最终的结果P2 = self.fpn_p2(P2)P3 = self.fpn_p3(P3)P4 = self.fpn_p4(P4)P5 = self.fpn_p5(P5)# 对p5进行下采样得到p6特征图P6 = self.fpn_p6(P5)# 返回最终的结果return [P2, P3, P4, P5, P6]

4.2 RPN网络

经典的检测方法生成检测框都非常耗时，如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框；或如R-CNN使用选择性搜索方法生成检测框。而Faster RCNN则抛弃了传统的滑动窗口和SS方法，直接使用RPN生成候选区域，能极大提升检测速度。

RPN网络分为两部分，一部分是通过softmax分类判断anchor中是否包含目标，另一部分用于计算对于anchors的偏移量，以获得精确的候选区域。而最后的Proposal层则负责综合含有目标的anchors和对应bbox回归偏移量获取候选区域，同时剔除太小和超出边界的候选区域。

4.2.1 anchors

anchor在目标检测中表示 固定的参考框 ，首先预设一组不同尺度不同长宽比的固定参考框，覆盖几乎所有位置， 每个参考框负责检测与其交并比大于阈值 (训练预设值，常用0.5或0.7) 的目标 ，anchor技术将检测问题转换为 “这个固定参考框中有没有目标，目标框偏离参考框多远” ，不再需要多尺度遍历滑窗，真正实现了又好又快。

在fasterRCNN中框出多尺度、多种长宽比的anchors,多种尺度，每个特征图中的像素点多个框。如下图所示：

由于有 FPN 网络，所以会在多个特征图中生成anchor，假设某一个特征图大小为hxw，首先会计算这个特征相对于输入图像的下采样倍数 stride：

如下图所示：

在这里每一个特征图对应一个尺度的anchor。

源码中anchor的生成方法：fasterRCNN/detection/core/anchor/anchor_generator.py

主要方法是：

_generate_level_anchors：通过广播的方法生成每一个特征图的anchorbox
_generate_valid_flags：标记真实图像中的anchor
generate_pyramid_anchors:调用上述两个方法完成图像的anchor的生成

class AnchorGenerator:def __init__(self, scales=(32, 64, 128, 256, 512), ratios=(0.5, 1, 2), feature_strides=(4, 8, 16, 32, 64)):'''初始化anchor'''# scales: 生成的anchor的尺度self.scales = scales# ratios: anchor的长宽比self.ratios = ratios# feature_strides: 因为fpn生成了五种特征图，在每一个特征图上移动一个位置相当于原图的大小self.feature_strides = feature_stridesdef generate_pyramid_anchors(self, img_metas):'''生成anchor参数：img_metas: [batch_size, 11]，图像的信息，包括原始图像的大小，resize的大小和输入到网络中图像的大小返回：anchors: [num_anchors, (y1, x1, y2, x2)] anchor的坐标，在原图像中的坐标valid_flags: [batch_size, num_anchors] 是否为空的标志'''# 获取输入到网络中图像的大小：[1216, 1216]pad_shape = calc_batch_padded_shape(img_metas)# 获取图像的每一个特征图的大小：[(304, 304), (152, 152), (76, 76), (38, 38), (19, 19)]feature_shapes = [(pad_shape[0] // stride, pad_shape[1] // stride)for stride in self.feature_strides]# 生成每一个特征图上anchor的位置信息： [277248, 4], [69312, 4], [17328, 4], [4332, 4], [1083, 4]anchors = [self._generate_level_anchors(level, feature_shape)for level, feature_shape in enumerate(feature_shapes)]# 将所有的anchor串联在一个列表中：[369303, 4]anchors = tf.concat(anchors, axis=0)# 获取图像非0位置的大小：(800, 1067)img_shapes = calc_img_shapes(img_metas)# 获取anchor的非零标识valid_flags = [self._generate_valid_flags(anchors, img_shapes[i])for i in range(img_shapes.shape[0])]# 堆叠为一个一维向量valid_flags = tf.stack(valid_flags, axis=0)# 停止梯度计算anchors = tf.stop_gradient(anchors)valid_flags = tf.stop_gradient(valid_flags)# 返回anchor和对应非零标志return anchors, valid_flagsdef _generate_valid_flags(self, anchors, img_shape):'''移除padding位置的anchor参数：anchors: [num_anchors, (y1, x1, y2, x2)] 所有的anchorimg_shape: Tuple. (height, width, channels) 非0像素点的图像的大小返回：valid_flags: [num_anchors] 返回非0位置的anchor'''# 计算所有anchor的中心点坐标：[369300]y_center = (anchors[:, 2] + anchors[:, 0]) / 2x_center = (anchors[:, 3] + anchors[:, 1]) / 2# 初始化flags为全1数组：[369300]valid_flags = tf.ones(anchors.shape[0], dtype=tf.int32)# 初始化相同大小的全0数组zeros = tf.zeros(anchors.shape[0], dtype=tf.int32)# 将anchor中心点在非0区域的置为1，其他置为0valid_flags = tf.where(y_center <= img_shape[0], valid_flags, zeros)valid_flags = tf.where(x_center <= img_shape[1], valid_flags, zeros)# 返回标志结果return valid_flagsdef _generate_level_anchors(self, level, feature_shape):'''生成fpn输出的某一个特征图的anchor参数：feature_shape: (height, width) 特征图大小返回：numpy.ndarray [anchors_num, (y1, x1, y2, x2)]：生成的anchor结果'''# 获取对应的尺度scale = self.scales[level]# 获取长宽比ratios = self.ratios# 获取对应步长feature_stride = self.feature_strides[level]# 获取不同长宽比下的scalescales, ratios = tf.meshgrid([float(scale)], ratios)# 尺度 [32, 32, 32]scales = tf.reshape(scales, [-1])# 长宽比 [0.5, 1, 2]ratios = tf.reshape(ratios, [-1])# 获取不同宽高比情况下的H和w# [45, 32, 22]heights = scales / tf.sqrt(ratios)# [22, 32, 45]widths = scales * tf.sqrt(ratios)# 获取生成anchor对应的位置,假设步长为4时的结果： [0, 4, ..., 1216-4]shifts_y = tf.multiply(tf.range(feature_shape[0]), feature_stride)shifts_x = tf.multiply(tf.range(feature_shape[1]), feature_stride)# 类型转换shifts_x, shifts_y = tf.cast(shifts_x, tf.float32), tf.cast(shifts_y, tf.float32)# 获取在图像中生成anchor的位置shifts_x, shifts_y = tf.meshgrid(shifts_x, shifts_y)# 将宽高分别相对于x,y进行广播， 得到宽高和中心点坐标box_widths, box_centers_x = tf.meshgrid(widths, shifts_x)box_heights, box_centers_y = tf.meshgrid(heights, shifts_y)# 进行reshape得到anchor的中心点坐标和宽高box_centers = tf.reshape(tf.stack([box_centers_y, box_centers_x], axis=2), (-1, 2))box_sizes = tf.reshape(tf.stack([box_heights, box_widths], axis=2), (-1, 2))# 拼接成一维向量，并以左上角和右下角坐标的形式表示 [304x304, 3, 4] => [277448, 4]boxes = tf.concat([box_centers - 0.5 * box_sizes,box_centers + 0.5 * box_sizes], axis=1)# 返回最终的anchorboxreturn boxes

那这些anchors是如何使用的呢？对于Conv layers特征提取得到的feature maps，为每一个点都分配这k个anchors作为初始的参考框，送入到softmax和全连接层中进行分类和回归，也就是一个二分类过程，判断anchor中是否包含目标，并对anchors进行修正。

4.2.2 RPN分类

一副MxN大小的矩阵送入Faster RCNN网络后，经过backbone特征提取到RPN网络变为HxW大小的特征图。如下图所示，是RPN进行分类的网络结构：(k=9)

先做一个1x1的卷积，得到[batchsize,H,W,18]的特征图，然后进行reshape,将特征图转换为[batchsize,9xH,W,2]的特征图后，送入softmax中进行分类，得到分类结果后，再进行reshape最终得到[batchsize,H,W,18]大小的结果,18表示k=9个anchor是否包含目标的概率值。

4.2.3 RPN回归

RPN回归的结构如下图所示：(k=9)

经过该卷积输出特征图为为[1, H, W,4x9]，这里相当于feature maps每个点都有9个anchors，每个anchors又都有4个用于回归的:

变换量。

该变换量预测的是anchor与真实值之间的平移量和尺度因子：

坐标变换的源码为：fasterRCNN/detection/core/bbox/transforms.py

def bbox2delta(box, gt_box, target_means, target_stds):'''计算box到gtbox的修正值.参数box: [..., (y1, x1, y2, x2)] : 要修正的boxgt_box: [..., (y1, x1, y2, x2)] : GT值target_means: [4] :均值target_stds: [4]:方差'''# 转化为tensortarget_means = tf.constant(target_means, dtype=tf.float32)target_stds = tf.constant(target_stds, dtype=tf.float32)# 类型转换box = tf.cast(box, tf.float32)gt_box = tf.cast(gt_box, tf.float32)# 获取box的中心点坐标和宽高height = box[..., 2] - box[..., 0]width = box[..., 3] - box[..., 1]center_y = box[..., 0] + 0.5 * heightcenter_x = box[..., 1] + 0.5 * width# 获取Gtbox的中心点坐标和宽高gt_height = gt_box[..., 2] - gt_box[..., 0]gt_width = gt_box[..., 3] - gt_box[..., 1]gt_center_y = gt_box[..., 0] + 0.5 * gt_heightgt_center_x = gt_box[..., 1] + 0.5 * gt_width# 计算两者之间的平移值和尺度变换dy = (gt_center_y - center_y) / heightdx = (gt_center_x - center_x) / widthdh = tf.math.log(gt_height / height)dw = tf.math.log(gt_width / width)# 组成一维向量delta = tf.stack([dy, dx, dh, dw], axis=-1)# 标准化delta = (delta - target_means) / target_stds# 返回结果return delta

RPN的分类和回归的源码如下：fasterRCNN/detection/models/rpn_heads/rpn_head.py

class RPNHead(tf.keras.Model):"""完成RPN网络中的相关操作"""def __init__(self, anchor_scales=(32, 64, 128, 256, 512), anchor_ratios=(0.5, 1, 2), anchor_feature_strides=(4, 8, 16, 32, 64),proposal_count=2000, nms_threshold=0.7, target_means=(0., 0., 0., 0.), target_stds=(0.1, 0.1, 0.2, 0.2), num_rpn_deltas=256,positive_fraction=0.5,pos_iou_thr=0.7,neg_iou_thr=0.3,**kwags):'''RPN网络结构，如下所示：/ - rpn_cls 分类(1x1 conv)输入 - rpn_conv 卷积(3x3 conv) -\ - rpn_reg 回归(1x1 conv)参数anchor_scales: anchorbox的面积，相对于原图像像素的anchor_ratios: anchorbox的长宽比anchor_feature_strides: 生成anchor的步长，相对于原图像素的proposal_count:RPN最后生成的候选区域的个数，经过非极大值抑制nms_threshold: 对RPN生成的候选区域进行NMS的参数阈值target_means: [4] Bounding box refinement mean.target_stds: [4] Bounding box refinement standard deviation.num_rpn_deltas: int.positive_fraction: float.pos_iou_thr: 与GT的IOU大于该值的anchor为正例neg_iou_thr: 与GT的IOU小于该值的anchor为负例'''super(RPNHead, self).__init__(**kwags)# 参数初始化# RPN最后生成的候选区域的个数，经过非极大值抑制self.proposal_count = proposal_count# 对RPN生成的候选区域进行NMS的参数阈值self.nms_threshold = nms_thresholdself.target_means = target_meansself.target_stds = target_stds# 调用anchor生成器生成对应的anchorself.generator = anchor_generator.AnchorGenerator(scales=anchor_scales, ratios=anchor_ratios, feature_strides=anchor_feature_strides)# 将anchor划分为正负样本self.anchor_target = anchor_target.AnchorTarget(target_means=target_means, target_stds=target_stds,num_rpn_deltas=num_rpn_deltas,positive_fraction=positive_fraction,pos_iou_thr=pos_iou_thr,neg_iou_thr=neg_iou_thr)# 设置RPN网络的分类和回归损失self.rpn_class_loss = losses.rpn_class_lossself.rpn_bbox_loss = losses.rpn_bbox_loss# 3*3卷积self.rpn_conv_shared = layers.Conv2D(512, (3, 3), padding='same',kernel_initializer='he_normal', name='rpn_conv_shared')# 1*1卷积 分类 每一个anchor分为2类self.rpn_class_raw = layers.Conv2D(len(anchor_ratios) * 2, (1, 1),kernel_initializer='he_normal', name='rpn_class_raw')# 1*1卷积 回归 每一个anchor的回归结果self.rpn_delta_pred = layers.Conv2D(len(anchor_ratios) * 4, (1, 1),kernel_initializer='he_normal', name='rpn_bbox_pred')def call(self, inputs, training=True):'''定义前向传播过程参数：inputs: [batch_size, feat_map_height, feat_map_width, channels] FPN输出的一个特征图返回：rpn_class_logits: [batch_size, num_anchors, 2] 分类结果，以logits表示rpn_probs: [batch_size, num_anchors, 2] 分类结果，经softmax之后的概率表示形式rpn_deltas: [batch_size, num_anchors, 4] 回归结果，anchor的位置信息'''# 输出结果layer_outputs = []# 遍历输入中的每一特征图for feat in inputs:# 3*3 卷积，假设特征图大小为：(1, 304, 304, 256)shared = self.rpn_conv_shared(feat)# 激活：(1, 304, 304, 256)shared = tf.nn.relu(shared)# 分类过程# 1*1卷积：输出大小为(1, 304, 304, 6)x = self.rpn_class_raw(shared)# reshape:(1, 277248, 2)rpn_class_logits = tf.reshape(x, [tf.shape(x)[0], -1, 2])# softmax进行分类：(1, 277248, 2)，一共有277248个anchor，每个anchor有2个分类结果rpn_probs = tf.nn.softmax(rpn_class_logits)# 回归过程# 1*1 卷积，输出大小为(1, 304, 304, 12)x = self.rpn_delta_pred(shared)# reshape:(1, 277248, 4),一共有277248个anchor，每个anchor有4个位置信息rpn_deltas = tf.reshape(x, [tf.shape(x)[0], -1, 4])# 将网络的分类和输出结果存放在layer_outputslayer_outputs.append([rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_deltas])# 每一次迭代输出结果的大小为："""(1, 277248, 2) (1, 277248, 2) (1, 277248, 4)(1, 69312, 2) (1, 69312, 2) (1, 69312, 4)(1, 17328, 2) (1, 17328, 2) (1, 17328, 4)(1, 4332, 2) (1, 4332, 2) (1, 4332, 4)(1, 1083, 2) (1, 1083, 2) (1, 1083, 4)"""# 将输出结果转换为列表outputs = list(zip(*layer_outputs))# 遍历输出，将不同特征图中同一类别的输出结果串联在一起outputs = [tf.concat(list(o), axis=1) for o in outputs]# 获取每一种输出：5个特征图的输出大小为：(1, 369303, 2) (1, 369303, 2) (1, 369303, 4)rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_deltas = outputs# 返回输出结果return rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_deltas

4.2.4 Proposal Layer

Proposal Layer负责综合所有[dx(A),dy(A),dw(A),dh(A)]变换量和包含目标的anchors，计算出候选区域proposal，送入后续RoI Pooling Layer。

Proposal Layer有3个输入：anchors分类器结果，对应的bbox reg的[dx(A),dy(A),dw(A),dh(A)]变换量，以及im_info；另外还有参数feat_stride，用于计算anchor的步长。

Proposal Layer 完成以下处理：

生成anchors，利用[dx(A),dy(A),dw(A),dh(A)]对所有的anchors做bbox regression回归
按照输入的positive 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positive anchors
限定超出图像边界的positive anchors为图像边界，防止后续roi pooling时proposal超出图像边界。

剔除尺寸非常小的positive anchors
对剩余的positive anchors进行NMS（nonmaximum suppression）
Proposal Layer的输出是对应MxN输入图像尺度的坐标值[x1, y1, x2, y2]。

到此RPN网络的工作就结束了。

该部分的源码在：fasterRCNN/detection/models/rpn_heads/rpn_head.py

 def _get_proposals_single(self, rpn_probs, rpn_deltas, anchors, valid_flags, img_shape, with_probs):'''计算候选区域结果参数：rpn_probs: [num_anchors] anchor是目标的概率值rpn_deltas: [num_anchors, (dy, dx, log(dh), log(dw))] 回归得到的位置信息，对anchor进行修正anchors: [num_anchors, (y1, x1, y2, x2)] anchor的位置valid_flags: [num_anchors] anchor属于图像位置的标记信息img_shape: np.ndarray. [2]. (img_height, img_width) 图像的大小with_probs: bool. 是否输出分类结果返回proposals:  返回候选区域的列表若with_probs = False，则返回：[num_proposals, (y1, x1, y2, x2)]若with_probs = True，则返回：[num_proposals, (y1, x1, y2, x2, score)]在这里num_proposals不会大于proposal_count'''# 图像的高宽H, W = img_shape# 将anchor的标记信息转换为布尔型, int => boolvalid_flags = tf.cast(valid_flags, tf.bool)# 将无用的anchor过滤 ，并对分类和回归结果进行处理[369303] => [215169], respectivelyrpn_probs = tf.boolean_mask(rpn_probs, valid_flags)rpn_deltas = tf.boolean_mask(rpn_deltas, valid_flags)anchors = tf.boolean_mask(anchors, valid_flags)# 至多6000个结果会进行后续操作 min(6000, 215169) => 6000pre_nms_limit = min(6000, anchors.shape[0])# 获取至多6000个分类概率最高的anchor的索引ix = tf.nn.top_k(rpn_probs, pre_nms_limit, sorted=True).indices# 根据得到的索引值获取对应的分类，回归和anchor [215169] => [6000]rpn_probs = tf.gather(rpn_probs, ix)rpn_deltas = tf.gather(rpn_deltas, ix)anchors = tf.gather(anchors, ix)# 利用回归得到的结果对anchor进行修正,  [6000, 4]proposals = transforms.delta2bbox(anchors, rpn_deltas, self.target_means, self.target_stds)# 若修正后的结果超出图像范围则进行裁剪, [6000, 4]window = tf.constant([0., 0., H, W], dtype=tf.float32)proposals = transforms.bbox_clip(proposals, window)# 对坐标值进行归一化, (y1, x1, y2, x2)proposals = proposals / tf.constant([H, W, H, W], dtype=tf.float32)# 进行NMS，获取最终大概2000个候选区域: [2000]indices = tf.image.non_max_suppression(proposals, rpn_probs, self.proposal_count, self.nms_threshold)proposals = tf.gather(proposals, indices) # [2000, 4]# 若要返回分类结果，则获取对应的分类值进行返回if with_probs:proposal_probs = tf.expand_dims(tf.gather(rpn_probs, indices), axis=1)proposals = tf.concat([proposals, proposal_probs], axis=1)# 返回候选区域return proposals

4.3 ROIPooling

RoI Pooling层则负责收集proposal，并计算出 feature maps的候选区域，送入后续网络。

从网络架构中可以看出Rol pooling层有2个输入：

CNN提取的feature maps
RPN输出的候选区域proposal boxes（大小各不相同）

RoIpooling使用最大池化将任何有效的RoI区域内的特征转换成具有pool_H×pool_W的固定空间范围的小feature map，其中pool_H和pool_W是超参数，比如设置为7x7, 它们独立于任何特定的RoI,如下图所示21·

RoI Pooling 的作用过程，如下图所示：

由于RPN网络输出的proposal是对应MxN尺度的，所以首先使用spatial_scale参数将其映射回特征提取后（HxW）大小的feature map尺度；
再将每个proposal对应的feature map区域水平分为pooled_w x pooled_h的网格；
对网格的每一份都进行max pooling处理。

这样处理后，即使大小不同的proposal输出结果都是pooled_w x pooled_h固定大小，实现了固定长度输出,送入后续网络中进行处理。

在实现过程中，FPN网络产生了多个尺度特征图，那候选区域要映射到哪个特征图中呢？

在这里，不同尺度的ROI使用不同特征层作为ROI pooling层的输入，大尺度ROI就用后面一些的金字塔层，比如P5；小尺度ROI就用前面一点的特征层，比如P3，我们使用下面的公式确定ROI所在的特征层：

其中，224是ImageNet的标准输入，k0是基准值，设置为4，w和h是ROI区域的长和宽，假设ROI是112x112的大小，那么k = k0-1 = 4-1 = 3，意味着该ROI应该使用P3的特征层。k值会做取整处理，防止结果不是整数，而且为了保证k值在2-5之间，还会做截断处理。

源码在:fasterRCNN/detection/models/roi_extractors/roi_align.py

class PyramidROIAlign(tf.keras.layers.Layer):def __init__(self, pool_shape, **kwargs):'''在多个特征图上完成ROIPooling参数：pool_shape: (height, width)指明pooling之后输出的大小'''super(PyramidROIAlign, self).__init__(**kwargs)self.pool_shape = tuple(pool_shape)def call(self, inputs, training=True):# 获取输入中的roi区域，特征图和图像的元信息rois_list, feature_map_list, img_metas = inputs# 获取输入图像的大小pad_shapes = calc_pad_shapes(img_metas)# 图像的尺度：1216*1216pad_areas = pad_shapes[:, 0] * pad_shapes[:, 1]# 获取图像中ROI的类别data:[2000]num_rois_list = [rois.shape.as_list()[0] for rois in rois_list]# 获取图像中ROI的索引roi_indices = tf.constant([i for i in range(len(rois_list)) for _ in range(rois_list[i].shape.as_list()[0])],dtype=tf.int32) #[0.....], shape:[2000]# 获取对于每一个ROI的图像大小areas = tf.constant(#              range(1)                               range(2000)[pad_areas[i] for i in range(pad_areas.shape[0]) for _ in range(num_rois_list[i])],dtype=tf.float32)#[1216*1216, 1216*1216,...], shape:[2000]# ROIrois = tf.concat(rois_list, axis=0) # [2000, 4]# 获取每一个ROI对应的坐标和宽高y1, x1, y2, x2 = tf.split(rois, 4, axis=1) # 4 of [2000, 1]h = y2 - y1 # [2000, 1]w = x2 - x1 # [2000, 1]# 将每一个ROI分配到对应的特征图上roi_level = tf.math.log( # [2000]tf.sqrt(tf.squeeze(h * w, 1))/ tf.cast((224.0 / tf.sqrt(areas * 1.0)), tf.float32)) / tf.math.log(2.0)roi_level = tf.minimum(5, tf.maximum( # [2000], clamp to [2-5]2, 4 + tf.cast(tf.round(roi_level), tf.int32)))# roi_level will indicates which level of feature to use# 遍历所有的特征图，进行ROIpooling/ROIAlignpooled_rois = []roi_to_level = []for i, level in enumerate(range(2, 6)): # 2,3,4,5# 找到ROI对应的特征图尺度ix = tf.where(tf.equal(roi_level, level))# 获取到对应的ROI区域level_rois = tf.gather_nd(rois, ix) # 获取ROI对应的索引level_roi_indices = tf.gather_nd(roi_indices, ix) # Keep track of which roi is mapped to which levelroi_to_level.append(ix)# 不进行梯度更新level_rois = tf.stop_gradient(level_rois)level_roi_indices = tf.stop_gradient(level_roi_indices)# 进行ROI_align,是ROIpooling的改进版本(在MaskRCNN中介绍)pooled_rois.append(tf.image.crop_and_resize(feature_map_list[i], level_rois, level_roi_indices, self.pool_shape,method="bilinear")) [# 将特征拼接在一起 [2000, 7, 7, 256]pooled_rois = tf.concat(pooled_rois, axis=0)# .....# 获取 2000个候选区域 2000 of [7, 7, 256]pooled_rois_list = tf.split(pooled_rois, num_rois_list, axis=0)return pooled_rois_list

4.4 Classifier+Regression

Classifier+Regression部分利用获得的候选区域的特征图，通过全连接层与softmax计算每个候选区域proposal具体属于的类别（如人，车，电视等），输出cls_prob概率；同时再次利用bounding box regression获得每个proposal的位置偏移量bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。Classifier部分网络结构如下所示：

从RoI Pooling获取到7x7=49大小的特征图后，送入后续网络，可以看到做了如下2件事：

通过全连接和softmax对proposals进行分类
再次对proposals进行bounding box regression，获取更高精度的rect box

源码如下：fasterRCNN/detection/models/bbox_heads/bbox_head.py

class BBoxHead(tf.keras.Model):def __init__(self, num_classes, pool_size=(7, 7),target_means=(0., 0., 0., 0.), target_stds=(0.1, 0.1, 0.2, 0.2),min_confidence=0.7,nms_threshold=0.3,max_instances=100,**kwags):super(BBoxHead, self).__init__(**kwags)# 类别个数self.num_classes = num_classes# ROIpooling的尺寸self.pool_size = tuple(pool_size)# 均值self.target_means = target_means# 标准差self.target_stds = target_stds# 最小的置信度self.min_confidence = min_confidence# NMS尺度self.nms_threshold = nms_thresholdself.max_instances = max_instances# 损失函数self.rcnn_class_loss = losses.rcnn_class_lossself.rcnn_bbox_loss = losses.rcnn_bbox_loss# 分类卷积self.rcnn_class_conv1 = layers.Conv2D(1024, self.pool_size, padding='valid', name='rcnn_class_conv1')# 分类BNself.rcnn_class_bn1 = layers.BatchNormalization(name='rcnn_class_bn1')# 分类卷积self.rcnn_class_conv2 = layers.Conv2D(1024, (1, 1), name='rcnn_class_conv2')# BN层self.rcnn_class_bn2 = layers.BatchNormalization(name='rcnn_class_bn2')# 分类self.rcnn_class_logits = layers.Dense(num_classes, name='rcnn_class_logits')# 回归self.rcnn_delta_fc = layers.Dense(num_classes * 4, name='rcnn_bbox_fc')def call(self, inputs, training=True):'''参数：pooled_rois_list: List of [num_rois, pool_size, pool_size, channels] rpn生成的候选区域返回：rcnn_class_logits_list:  [num_rois, num_classes] 分类的logitsrcnn_probs_list: List of [num_rois, num_classes] 分类的损失rcnn_deltas_list: List of [num_rois, num_classes, (dy, dx, log(dh), log(dw))] 回归结果'''pooled_rois_list = inputsnum_pooled_rois_list = [pooled_rois.shape[0] for pooled_rois in pooled_rois_list]pooled_rois = tf.concat(pooled_rois_list, axis=0)# 卷积+BN+relux = self.rcnn_class_conv1(pooled_rois)x = self.rcnn_class_bn1(x, training=training)x = tf.nn.relu(x)# 卷积+BN+relux = self.rcnn_class_conv2(x)x = self.rcnn_class_bn2(x, training=training)x = tf.nn.relu(x)# flattenx = tf.squeeze(tf.squeeze(x, 2), 1)# 分类结果logits = self.rcnn_class_logits(x)# 分类概率probs = tf.nn.softmax(logits)# 回归结果deltas = self.rcnn_delta_fc(x)deltas = tf.reshape(deltas, (-1, self.num_classes, 4))# 分类logitsrcnn_class_logits_list = tf.split(logits, num_pooled_rois_list, 0)# 分类概率rcnn_probs_list = tf.split(probs, num_pooled_rois_list, 0)# 回归结果rcnn_deltas_list = tf.split(deltas, num_pooled_rois_list, 0)# 结果返回return rcnn_class_logits_list, rcnn_probs_list, rcnn_deltas_list

到这我们就完成了整个网络的介绍。

4.5 FasterRCNN的训练

Faster R-CNN的训练分为两部分，即RPN网络和检测网络fastRCNN的训练：

整个训练过程分为四步：

第一步：RPN网络的训练，使用ImageNet预训练的模型初始化，并端到端微调用于区域建议任务。
第二步：利用第一步的RPN生成的建议框，由Fast R-CNN训练一个单独的检测网络，这个检测网络同样是由ImageNet预训练的模型初始化的，这时候两个网络还没有共享卷积层。
第三步：用检测网络初始化RPN训练，但是固定共享的卷积层，并且只微调RPN独有的层，现在两个网络共享卷积层了。
第四步：保持共享的卷积层固定，微调Fast R-CNN的fc层。这样，两个网络共享相同的卷积层，构成一个统一的网络。

接下来我们分别介绍各个训练步骤：

4.5.1 RPN网络的训练

RPN网络的作用从众多的anchors中提取包含目标的，并且经过回归调整的候选区域。为了训练RPN，给每个anchor分配是否包含目标的标签，也就是正负样本的标记，然后进行训练。

1、正负样本标记

与真实框ground truth（GT）交并比IOU大于0.7的anchor是正样本，即anchor中包含目标
与真实框ground truth（GT）交并比IOU小于0.3的anchor是负样本，即anchor中不包含目标
其他的anchor舍弃，不参与网络的训练

该部分源码在：fasterRCNN/detection/core/anchor/anchor_target.py

    def _build_single_target(self, anchors, valid_flags, gt_boxes, gt_class_ids):'''计算每幅图像的目标值参数：anchors: [num_anchors, (y1, x1, y2, x2)] anchor的位置信息valid_flags: [num_anchors] anchor的表示gt_class_ids: [num_gt_boxes] 真实值的类别gt_boxes: [num_gt_boxes, (y1, x1, y2, x2)] 真实框的位置返回：target_matchs: [num_anchors] anchor是正负样本target_deltas: [num_rpn_deltas, (dy, dx, log(dh), log(dw))] '''# 删除为0的真实框gt_boxes, _ = trim_zeros(gt_boxes)# 初始化全0数组，存储anchor的分类结果target_matchs = tf.zeros(anchors.shape[0], dtype=tf.int32)# 计算anchor与gt之间的交并比 326393 vs 10 => [326393, 10]overlaps = geometry.compute_overlaps(anchors, gt_boxes)# 1.设置负样本# 获取每一个anchor与各个GT交并比的最大值及其索引anchor_iou_argmax = tf.argmax(overlaps, axis=1)anchor_iou_max = tf.reduce_max(overlaps, axis=[1])# 选择 IOU < 0.3 的 anchor 为 background，标签为 -1target_matchs = tf.where(anchor_iou_max < self.neg_iou_thr, -tf.ones(anchors.shape[0], dtype=tf.int32), target_matchs)# 过滤掉pad区域的anchortarget_matchs = tf.where(tf.equal(valid_flags, 1),target_matchs, tf.zeros(anchors.shape[0], dtype=tf.int32))# 2、选择 IOU > 0.7 的 anchor 为 foreground，标签为 1target_matchs = tf.where(anchor_iou_max >= self.pos_iou_thr, tf.ones(anchors.shape[0], dtype=tf.int32), target_matchs)# 3、为每一GT分配一个anchor：不考虑IOU的大小# 选择与每一个GT交并比最大的anchor索引 ：[N_gt_boxes]gt_iou_argmax = tf.argmax(overlaps, axis=0)# 将交并比最大的设置为正样本target_matchs = tf.compat.v1.scatter_update(tf.Variable(target_matchs), gt_iou_argmax, 1)# 采样获取正负样本，主要不要使正样本比例超过一半# [N_pos_anchors, 1], [15, 1]ids = tf.where(tf.equal(target_matchs, 1))# 压缩成一个一维向量 [15]ids = tf.squeeze(ids, 1)# 计算真实正样本个数与所需样本个数之间的差值extra = ids.shape.as_list()[0] - int(self.num_rpn_deltas * self.positive_fraction)# 若差值大于0，说明有足够的正样本if extra > 0:# 将多余的正样本的标识置为0ids = tf.random.shuffle(ids)[:extra]target_matchs = tf.compat.v1.scatter_update(target_matchs, ids, 0)# 获取负样本ids = tf.where(tf.equal(target_matchs, -1)) # [213748, 1]ids = tf.squeeze(ids, 1)# 获取负样本个数与所需负样本个数之间的差值extra = ids.shape.as_list()[0] - (self.num_rpn_deltas -tf.reduce_sum(tf.cast(tf.equal(target_matchs, 1), tf.int32)))# 若差值大于0，则说明有足够的负样本if extra > 0:# 将多余的负样本置为0ids = tf.random.shuffle(ids)[:extra]target_matchs = tf.compat.v1.scatter_update(target_matchs, ids, 0)# 这时我们就有256个anchor,分别包含正负样本.# 对于每一个正样本，计算其对应的坐标修正值# 获取正样本的索引ids = tf.where(tf.equal(target_matchs, 1)) # [15]# 获取正样本的anchora = tf.gather_nd(anchors, ids)# 获取anchor对应的gt的indexanchor_idx = tf.gather_nd(anchor_iou_argmax, ids)# 获取gtgt = tf.gather(gt_boxes, anchor_idx)# 计算anchor到gt的修正坐标。target_deltas = transforms.bbox2delta(a, gt, self.target_means, self.target_stds)# 获取负样本的个数padding = tf.maximum(self.num_rpn_deltas - tf.shape(target_deltas)[0], 0)# 目标值，正样本的目标值是偏移，负样本的目标值是0target_deltas = tf.pad(target_deltas, [(0, padding), (0, 0)])return target_matchs, target_deltas

2、RPN网络的损失函数

RPN网络的损失函数是：

其中

ii表示anchor的索引
pipi是第i个anchor 预测为目标的可能性，p∗ipi∗为ground-truth标签。如果这个anchor是positive的，则ground-truth标签为1，否则为0。（即当第i个anchor与GT间IoU>0.7，认为是该anchor是positive，标签为1；反之IoU<0.3时，认为是该anchor是negative，标签为0）
titi表示表示正样本anchor到预测区域bounding box的4个参数化预测结果,t∗iti∗是这个positive anchor对应的ground-truth box的偏移，如下所示：

预测值：

真实值：

其中，x，y，w，h表示窗口中心坐标和窗口的宽度和高度，变量x， xa和x∗xa和x∗ 分别表示预测窗口、anchor窗口和Ground Truth的坐标（y，w，h同理）

整个Loss分为两部分：分类和回归的损失

LclsLcls分类的损失（classification loss），是一个二分类器的softmax loss。

LregLreg是回归损失，为smooth(x)smooth(x)损失,并且只有正样本才参与回归损失计算

NclsNcls和NregNreg分别用来标准化分类损失项LclsLcls和回归损失项LregLreg，默认用batch size设置NclsNcls，用anchor位置数目~2000初始化NregNreg
NclsNcls和NregNreg相差过大，用参数λ来平衡两者，一般取值为NregNreg和NclsNcls的比值10即可。

分类损失实现：fasterRCNN/detection/core/loss/losses.py

def rpn_class_loss(target_matchs, rpn_class_logits):'''RPN分类损失参数：target_matchs: [batch_size, num_anchors]. anchor的标记信息. 1=positive,-1=negative, 0=neutral anchor.rpn_class_logits: [batch_size, num_anchors, 2]. RPN的分类结果 FG/BG.'''# 获取anchor的分类标记信息. 将 -1/+1 转换为 0/1 值anchor_class = tf.cast(tf.equal(target_matchs, 1), tf.int32)# 正负样本对损失都有贡献，获取正负样本的索引indices = tf.where(tf.not_equal(target_matchs, 0))# 获取正负样本对应的预测值rpn_class_logits = tf.gather_nd(rpn_class_logits, indices)# 获取正负样本对应的真实累呗anchor_class = tf.gather_nd(anchor_class, indices)# 获取类别个数num_classes = rpn_class_logits.shape[-1]# 计算交叉熵损失结果loss = keras.losses.categorical_crossentropy(tf.one_hot(anchor_class, depth=num_classes),rpn_class_logits, from_logits=True)# 求平均loss = tf.reduce_mean(loss) if tf.size(loss) > 0 else tf.constant(0.0)# 返回loss值return loss

回归损失：

def rpn_bbox_loss(target_deltas, target_matchs, rpn_deltas):'''rpn损失的回归结果参数：target_deltas: [batch, num_rpn_deltas, (dy, dx, log(dh), log(dw))].target_matchs: [batch, anchors]. Anchor match type. 1=positive,-1=negative, 0=neutral anchor.rpn_deltas: [batch, anchors, (dy, dx, log(dh), log(dw))]'''def batch_pack(x, counts, num_rows):# 获取指定的位置的值outputs = []for i in range(num_rows):outputs.append(x[i, :counts[i]])return tf.concat(outputs, axis=0)# 只有正样本计算损失，获取正样本的索引indices = tf.where(tf.equal(target_matchs, 1))# 获取正样本对应的预测值rpn_deltas = tf.gather_nd(rpn_deltas, indices)# 获取正样本的个数batch_counts = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.equal(target_matchs, 1), tf.int32), axis=1)# 获取正样本对应的目标值target_deltas = batch_pack(target_deltas, batch_counts,target_deltas.shape.as_list()[0])# 计算smoothL1损失loss = smooth_l1_loss(target_deltas, rpn_deltas)# 计算均值loss = tf.reduce_mean(loss) if tf.size(loss) > 0 else tf.constant(0.0)# 返回损失return loss

3、训练过程

在训练时每次迭代的正负样本是由一幅图像的正负样本组成的：

随机采样256个anchor，计算损失函数，其中采样的正负anchor的比例是1:1。
通过从零均值标准差为0.01的高斯分布中获取的权重来随机初始化所有新层（最后一个卷积层其后的层），所有其他层（即共享的卷积层）是通过对ImageNet分类预训练的模型来初始化的
采用带动量的随机梯度下降算法对网络进行训练

4.5.2 FastRCNN网络的训练

使用RPN网络收集到的候选区域和imageNet预训练的卷积网络提取的特征对检测的FastRCNN网络进行训练。

1.正负样本标记

在FastRCNN网络训练时：

首先将与真实框ground truth（GT）交并比IOU大于0.5的候选区域设为正样本
将与真实框ground truth（GT）交并比IOU小于0.5的候选区域设为负样本

正负样本的分配如下所示：fasterRCNN/detection/core/bbox/bbox_target.py

    def _build_single_target(self, proposals, gt_boxes, gt_class_ids, img_shape):'''生成一幅图像中的正负样本参数：proposals: [num_proposals, (y1, x1, y2, x2)] rpn网络生成的候选区域：归一化坐标gt_boxes: [num_gt_boxes, (y1, x1, y2, x2)] 图像中真实值，bbox的坐标值，图像坐标gt_class_ids: [num_gt_boxes] 图像中的gt对应的类别img_shape: np.ndarray. [2]. (img_height, img_width) 图像的大小返回：rois: [num_rois, (y1, x1, y2, x2)] 候选区域的归一化坐标target_matchs: [num_positive_rois] 采样后候选区域的类别target_deltas: [num_positive_rois, (dy, dx, log(dh), log(dw))] 采样后候选区域的目标值'''# 图像的大小H, W = img_shape # 1216, 1216# 移除0值 [7, 4]gt_boxes, non_zeros = trim_zeros(gt_boxes) # 获取GT对应的类别gt_class_ids = tf.boolean_mask(gt_class_ids, non_zeros) # [7]# 归一化 (y1, x1, y2, x2) => 0~1gt_boxes = gt_boxes / tf.constant([H, W, H, W], dtype=tf.float32)# 计算候选区域和真实框之间的交并比：[2k, 4] with [7, 4] => [2k, 7]overlaps = geometry.compute_overlaps(proposals, gt_boxes)# 获取每一个候选区域最相似的gtbox的索引[2000]anchor_iou_argmax = tf.argmax(overlaps, axis=1)# 获取每一个候选区域与最相似的gtbox的交并比[2000]roi_iou_max = tf.reduce_max(overlaps, axis=1)# 获取正样本的索引[2000]=>[48, 1] =>[48]positive_roi_bool = (roi_iou_max >= self.pos_iou_thr) positive_indices = tf.where(positive_roi_bool)[:, 0] # 获取负样本的索引negative_indices = tf.where(roi_iou_max < self.neg_iou_thr)[:, 0]# 对获取的ROI区域进行下采样# 需要的正样本个数，通过比例计算positive_count = int(self.num_rcnn_deltas * self.positive_fraction) # 将正样本打乱，进行截取positive_indices = tf.random.shuffle(positive_indices)[:positive_count] # 正样本的个数positive_count = tf.shape(positive_indices)[0] # 负样本，保证正样本的比例r = 1.0 / self.positive_fraction# 计算样本总数并减去正样本个数，即为负样本个数negative_count = tf.cast(r * tf.cast(positive_count, tf.float32), tf.int32) - positive_count# 获取负样本negative_indices = tf.random.shuffle(negative_indices)[:negative_count]# 选取正负样本的候选区域positive_rois = tf.gather(proposals, positive_indices)negative_rois = tf.gather(proposals, negative_indices)# 为选取的候选区域分配目标值，获取正样本与GT的交并比positive_overlaps = tf.gather(overlaps, positive_indices)# 获取与每一个候选区域最相似的GTroi_gt_box_assignment = tf.argmax(positive_overlaps, axis=1) # 将GT的坐标和类别分配给对应的候选区域roi_gt_boxes = tf.gather(gt_boxes, roi_gt_box_assignment)target_matchs = tf.gather(gt_class_ids, roi_gt_box_assignment) # 将坐标转换为修正值target_deltas = transforms.bbox2delta(positive_rois, roi_gt_boxes, self.target_means, self.target_stds)# 将正负样本拼接在一起rois = tf.concat([positive_rois, negative_rois], axis=0)# 获取负样本的数量N = tf.shape(negative_rois)[0]# 将负样本类别设为0target_matchs = tf.pad(target_matchs, [(0, N)])# 停止梯度更新target_matchs = tf.stop_gradient(target_matchs)target_deltas = tf.stop_gradient(target_deltas) # 返回结果return rois, target_matchs, target_deltas

2.FASTRCNN的损失函数

FastRCNN的输出由两部分组成：一部分是softmax层进行分类，输出类别有K个类别加上”背景”类，另一部分是回归bounding box regressor。也就是：

一部分输出在K+1个类别上的离散概率分布（每个候选区域），p=(p0,p1,…,pk)p=(p0,p1,…,pk)。通常，通过全连接层的K+1个输出上的Softmax来计算p。
另一部分输出对于由K个类别中的每一个检测框回归偏移，tk=(tkx,tky,tkw,tkh)tk=(txk,tyk,twk,thk)。其中tktk指定相对于候选框的尺度不变转换和对数空间高度/宽度移位，与在RPN网络中是一样的。

每个训练的候选区域用 分类目标值u和检测框回归目标值v标记 。背景样本用u=0来表示，对每个标记的候选区域使用多任务损失L以联合训练分类和检测框回归：

其中Lcls(p,u)=−logpuLcls(p,u)=−log⁡pu，表示交叉熵损失，第二个损失LlocLloc，是定义目标值和预测检测框的四元组之间的损失使用smoothL1损失计算，同样是只有正样本（非背景）的候选区域才计算回归损失，参数λ设为1。

损失函数的源码如下所示：fasterRCNN/detection/core/loss/losses.py

def rcnn_class_loss(target_matchs_list, rcnn_class_logits_list):'''FastRCNN的分类损失参数：target_matchs_list:  [num_rois]. 正样本的候选区域rcnn_class_logits_list: list of [num_rois, num_classes] 分类结果'''# 增加背景类的类别class_ids = tf.concat(target_matchs_list, 0)# 背景类的分数class_logits = tf.concat(rcnn_class_logits_list, 0)# 类型转换class_ids = tf.cast(class_ids, 'int64')# 获取类别总数num_classes = class_logits.shape[-1]# 计算交叉熵损失函数loss = keras.losses.categorical_crossentropy(tf.one_hot(class_ids, depth=num_classes),class_logits, from_logits=True)# 求平均：大于0返回结果，其他返回0loss = tf.reduce_mean(loss) if tf.size(loss) > 0 else tf.constant(0.0)return lossdef rcnn_bbox_loss(target_deltas_list, target_matchs_list, rcnn_deltas_list):'''FastRCNN的回归损失参数：target_deltas_list: [num_positive_rois, (dy, dx, log(dh), log(dw))] 正样本对应的真实值target_matchs_list: list of [num_rois]. 正样本对应的类别rcnn_deltas_list: list of [num_rois, num_classes, (dy, dx, log(dh), log(dw))] 网络返回的结果'''# 其他结果为0target_deltas = tf.concat(target_deltas_list, 0)target_class_ids = tf.concat(target_matchs_list, 0)rcnn_deltas = tf.concat(rcnn_deltas_list, 0)# 只有正样本参与损失计算，并且只有类别预测正确才获取其索引# 获取非背景类的结果positive_roi_ix = tf.where(target_class_ids > 0)[:, 0]# 将类别和回归结果合并在一起positive_roi_class_ids = tf.cast(tf.gather(target_class_ids, positive_roi_ix), tf.int64)# 获取索引indices = tf.stack([positive_roi_ix, positive_roi_class_ids], axis=1)# 获取正样本预测结果rcnn_deltas = tf.gather_nd(rcnn_deltas, indices)# 计算Smooth-L1损失loss = smooth_l1_loss(target_deltas, rcnn_deltas)# 平均：size>0返回结果，否则返回0loss = tf.reduce_mean(loss) if tf.size(loss) > 0 else tf.constant(0.0)return loss

3.训练过程

FastRCNN的训练采用多张图片进行训练，获取每张图片中的正负样本：

对所有正样本根据IOU值进行排序，每张图片取前64个区域，将这些区域的坐标保存下来，作为该图片的训练样本
用于Softmax分类和检测框回归的全连接层的权重分别使用具有方差0.01和0.001的零均值高斯分布初始化，偏置初始化为0，特征提取网络使用ImageNet的预训练网络
使用梯度下降算法进行优化

4.5.3 共享卷积训练

用fastRCNN检测网络初始化RPN训练，但是固定共享的卷积层，并且只微调RPN独有的层，现在两个网络共享卷积层了，接下来保持共享的卷积层固定，微调Fast R-CNN的fc层。这样，RPN网络和Fast R-CNN网络共享相同的卷积层，构成一个统一的网络。

Faster R-CNN还有一种end-to-end的训练方式，可以一次完成完成，将RPN loss与Fast RCNN loss相加，然后进行梯度下降优化，更新参数。

总结

了解Overfeat模型的移动窗口方法

滑动窗口使用固定宽度和高度的矩形区域，可以在图像上“滑动”，并将扫描送入到神经网络中进行分类和回归。

了解RCNN目标检测的思想

R-CNN网络使用候选区域方法（region proposal method），利用CNN网络提取特征，SVM完成分类，线性回归进行bbox的修正

了解fastRCNN目标检测的思想

利用CNN网络进行特征提取，利用SS生成候选区域，进行映射，并使用ROIpooling进行维度调整，最后进行分类和回归

熟悉FasterRCNN目标检测的思想

利用CNN网络进行特征提取，利用RPN生成候选区域，最后进行分类和回归

知道anchor的思想

anchor技术将检测问题转换为**“这个固定参考框中有没有目标，目标框偏离参考框多远”**，不再需要多尺度遍历滑窗

掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的

通过softmax判断anchors属于positive或者negative，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals

掌握ROIPooling的使用方法

RoIpooling使用最大池化将任何有效的RoI区域内的特征转换成具有H×W的固定空间范围的小feature map

知道fasterRCNN的训练方法

ist: list of [num_rois, num_classes, (dy, dx, log(dh), log(dw))] 网络返回的结果
‘’’
# 其他结果为0
target_deltas = tf.concat(target_deltas_list, 0)
target_class_ids = tf.concat(target_matchs_list, 0)
rcnn_deltas = tf.concat(rcnn_deltas_list, 0)

# 只有正样本参与损失计算，并且只有类别预测正确才获取其索引
# 获取非背景类的结果
positive_roi_ix = tf.where(target_class_ids > 0)[:, 0]
# 将类别和回归结果合并在一起
positive_roi_class_ids = tf.cast(tf.gather(target_class_ids, positive_roi_ix), tf.int64)
# 获取索引
indices = tf.stack([positive_roi_ix, positive_roi_class_ids], axis=1)# 获取正样本预测结果
rcnn_deltas = tf.gather_nd(rcnn_deltas, indices)# 计算Smooth-L1损失
loss = smooth_l1_loss(target_deltas, rcnn_deltas)
# 平均：size>0返回结果，否则返回0
loss = tf.reduce_mean(loss) if tf.size(loss) > 0 else tf.constant(0.0)return loss


##### 3.训练过程FastRCNN的训练采用多张图片进行训练，获取每张图片中的正负样本：- 对所有正样本根据IOU值进行排序，每张图片取前64个区域，将这些区域的坐标保存下来，作为该图片的训练样本
- 用于Softmax分类和检测框回归的全连接层的权重分别使用具有方差0.01和0.001的零均值高斯分布初始化，偏置初始化为0，特征提取网络使用ImageNet的预训练网络
- 使用梯度下降算法进行优化#### 4.5.3 共享卷积训练用fastRCNN检测网络初始化RPN训练，但是固定共享的卷积层，并且只微调RPN独有的层，现在两个网络共享卷积层了，接下来保持共享的卷积层固定，微调Fast R-CNN的fc层。这样，RPN网络和Fast R-CNN网络共享相同的卷积层，构成一个统一的网络。Faster R-CNN还有一种end-to-end的训练方式，可以一次完成完成，将RPN loss与Fast RCNN loss相加，然后进行梯度下降优化，更新参数。------**总结**- 了解Overfeat模型的移动窗口方法滑动窗口使用固定宽度和高度的矩形区域，可以在图像上“滑动”，并将扫描送入到神经网络中进行分类和回归。- 了解RCNN目标检测的思想R-CNN网络使用候选区域方法（region proposal method），利用CNN网络提取特征，SVM完成分类，线性回归进行bbox的修正- 了解fastRCNN目标检测的思想利用CNN网络进行特征提取，利用SS生成候选区域，进行映射，并使用ROIpooling进行维度调整，最后进行分类和回归- 熟悉FasterRCNN目标检测的思想利用CNN网络进行特征提取，利用RPN生成候选区域，最后进行分类和回归- 知道anchor的思想anchor技术将检测问题转换为**"这个固定参考框中有没有目标，目标框偏离参考框多远"**，不再需要多尺度遍历滑窗- 掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的通过softmax判断anchors属于positive或者negative，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals- 掌握ROIPooling的使用方法RoIpooling使用最大池化将任何有效的RoI区域内的特征转换成具有H×W的固定空间范围的小feature map- 知道fasterRCNN的训练方法分步训练：RPN网络，fastrcnn训练，共享网络训练

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