基本流程

  1. 图像输入网络得到特征图
  2. 使用RPN生成候选框，将候选框投影到特征图获得特征矩阵
  3. 对特征矩阵使用ROI pooling得到特征图并展平，得到预测结果

重点解析

RPN在网络中的位置


在上图中，从feature map层来看，有两个指向上层的箭头，其中左侧指向Region Proposal Network的即为RPN结构，右侧指向Roi pooling与fast rcnn保持一致。

RPN结构


在feature map上使用3∗33*33∗3滑动窗口，每一个位置得到一个256维向量（不唯一，此处backbone输出的深度为256），然后经过全连接层，得到分类的2k个分数（对应右侧指向的k个anchor，每个anchor两个参数描述前景概率与后景概率），与位置框回归的4k个参数。

特征图的anchor与原图的对应关系：
由原图与特征图的放缩比例系数，可计算出特征图的anchor中心对应在原图的坐标，然后在原图上生成一系列指定大小的anchor。
在原图上的anchor，每个位置有9个不同大小，三种面积{128∗128128*128128∗128，256∗256256*256256∗256，512∗512512*512512∗512}，三种长宽比例{1:11:11:1，1:21:21:2，2:12:12:1}

2k参数（每两个一组，表示（前景概率，后景概率））：

( 0.2 0.8) (0.7 0.3) (0.4 0.6) (0.9 0.1) … … …

4k参数（每四个一组，表示第k个anchor的预测回归（dxk,dyk,dwk,dhkd_x^k,d_y^k,d_w^k,d_h^kdxk​,dyk​,dwk​,dhk​））：

( 0.12 0.21 0.74 0.33) (0.54 0.16 0.09 0.21) … … …
RPN损失函数

由分类损失与边界框的损失组成

其中
pip_ipi​是第i个anchor预测为真实标签的概率
pi∗p_i^*pi∗​正样本为1，负样本为0
tit_iti​是预测第i个anchor的边界框的参数
ti∗t_i^*ti∗​是真实框的参数
NclsN_{cls}Ncls​是一个batch中的样本数量
NregN_{reg}Nreg​是anchor位置个数

Faster R-CNN训练


论文中采取RPN Loss + Fast R-CNN Loss联合训练方法

  1. 使用预训练分类模型初始化卷积网络参数（即上图中的CNN层），单独训练RPN网络（上图左侧箭头部分）
  2. 固定RPN网络的卷积层与全连接层参数，并使用RPN网络生成的目标框训练Fast RCNN网络（上图右侧箭头部分）
  3. 固定训练好的Fast RCNN网络参数，微调RPN网络参数
  4. 固定RPN网络的卷积层与全连接层参数，微调Fast RCNN网络参数（Roi pooling层及以后）

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