fast RCN论文笔记

Fast-RCNN提高了训练和测试上的速度+准确率

提出了一种单阶段训练算法同时可以用来分类目标的proposal和他们的空间位置

1.1 RCNN 的三个缺陷：

训练是一个三阶段的pipeline：fine-tunes(ConvNet)+SVM(ConvNet features)+bounding-box regressors
SVM和BB regressors从proposal中提取出来的特征需要存到硬盘上，费时费空间
测试阶段从图片中提取特征耗时太多

SPP通过共享计算，对一张图片一次卷积——得到一个共享特征图shared feature map，抽取feature vectors进行分类。从shared feature map里面的部分（对应proposal）抽取特征经过max-pool固定大小（如6x6），再传入SPP。

SPP的缺陷：与RCNN相同，不同点在于SPP的调优fine-tune算法没法更新SPP前的卷积层，SPP的微调只更新SPP层后面的全连接层，限制了网络的精度。（原因下文给出）

2 Fast -RCNN 的架构和训练

输入：an image + a set of object proposals（2000个proposals）

an image通过深度网络产生一个conv feature map
feature map与proposal是ROI projection存在映射关系，对于每一个proposal，从feature map中通过ROI pooling layer 提取固定大小的feature vector，传入一系列的FC层产生两个分支的输出层
两个输出层：一个是分类的estimate概率分数，另一个是每一种类别的四个值，用于调整refine位置。（(a fully connected layer and softmax over K +1 categories and category-speciﬁc bounding-box regressors）

除了提取proposals其他过程是joint training的，测试阶段做一个NMS（非极大值抑制）

2.1 The ROI pooling layer

每个ROI由四个tuple（r, c, h, w）定义

将h x w 的ROI窗口分割为 H X W 的格子grid（每个子窗口的大小为h/H x w/W ）然后通过max-pool的方法将子窗口与格子对应起来。

这个层可以理解为SPP-net的SPP层中的只有一层金字塔的特例。

2.2 从预训练网络中初始化

预训练的网络有五个max-pooling layers和5-13个卷积层

用预训练的网络初始化一个Fast-RCNN，需要三个transformation变换过程：

最后一个max pooling layer被RoI pooling layer替换（类似SPP），这个RoI pooling layer可以与网络的第一个FC兼容
网络最后的全连接层与softmax（原本是1000个类）被两个姐妹分支层替代（描述上面有）
网络被改成采取两个输入：N个图片和R个RoI

2.3 为检测设计的fine-tuning

使用后馈传播训练网络权重是Fast-RCNN最重要的能力

为什么SPP-net中无法更新SPP前的权重：

博客说法：这是因为卷积特征是线下计算的，从而无法在微调阶段方向传播误差。而Fast-RCNN中则是通过image-centric sampling提高了卷积层特征提取的速度，从而保证了梯度可以通过SPP层（即ROI pooling层）反向传播。

反向传播需要计算每一个ROI感受野的卷积层，通常会覆盖整个图像，如果一个一个用ROI centric sampling的话又慢有耗内存

原文：The root cause is that back-propagation through the SPP layer is highly inefﬁcient when each training sample (i.e. RoI) comes from a different image, which is exactly how R-CNN and SPPnet networks are trained. The inefﬁciency stems from the fact that each RoI may have a very large receptive ﬁeld, often spanning the entire input image. Since the forward pass must process the entire receptive ﬁeld, the training inputs are large (often the entire image).

当训练来自不同图片的样本的时候，后馈穿过SPP层是低效的，这种低效是因为，每一个ROI可能有一个非常大的感受野（经常padding到一整张图片）训练输入很大。

SPPnet采用了ROI-centric sampling的方法：从所有的图片的所有的ROI中均匀取样，这样每个SGD的mini-batch中包含了不同图像中的样本。

FRCN的有效训练方法：

（也是利用了特征共享）

SGD（stochastic gradient descent）的minibatch是hierarchically 采样的：采样N张图片+每张图片采样R/N个ROIs

（从同一张图片提取的ROI共享计算和内存）（使用N=2 和 R=128时，训练时间比从128张图片采样一个ROI要快64倍，后者是RCNN和SPP采用的方式）

Fast R-CNN uses a streamlined training process with one ﬁne-tuning stage that jointly optimizes a softmax classiﬁer and bounding-box regressors

只有一个微调阶段的流水线处理，jointly同时最优化 softmax classifier和 BB regressors

fine-tuneing包含多个过程：多任务损失（muti-task loss）、小批量取样（mini-batch sampling、ROI pooling层的反向传播（back propagation through ROI pooling layers）、SGD超参数（SGD hyper parameters）

多任务损失函数Muti-task loss

两个姐妹分支输出层：

离散概率分布p=(p0,p1,p2,,,,pk) over K+1categories
BB回归：，k表示类别的索引

把两个输出的损失写到一起：

u是正确的类别，v是BB 回归的目标

其中，第一项是正确分类的损失函数：

第二项是位置坐标的损失函数：

BB regression target目标值:

预测值：

[u>=1]表示当u>1取1 否则取0

对于背景ROI，没有ground-truth 的记录notion，所以第二项直接忽略

L1 loss了解一下，文中说比L2 更less sensitive to outliers（离散点），即更加鲁棒

λ控制两个损失函数之间的平衡，实验中设为1

Mini-batch sampling:

上面有说，hierarchically sampling，mini-batch大小为R时，每张图片采样R/N个

在选取的样本中，25%的ROI是IOU（目标与背景）超过0.5的，75%是IOU在[0.1,0.5)之间的，小于0.1的视为难以辨认，训练过程中图片有0.5的概率进行水平翻转horizontally flip

通过ROI pooling layer的后馈传播

x是pooling的输入单元，y是pooling的输出单元，

Yrj 部分在纸上

ROI pooling层的后馈函数计算损失函数对每个输入变量x的偏导数：

对于每一个mini-batch 的ROI r和每一个输出单元Yrj，若果y是x pooling来的，损失函数L对Y的偏导数计入累积值。

（这一块不是很懂）

SGD超参数

没什么好讲的，见原文

2.4 Scale invariance尺度不变性

SPPnet使用了两种实现尺度不变的方法：

single-size training：在训练阶段和测试阶段，每一张图片都以一个提前定义好的大小进行处理。（博客：直接将image设置为某种scale，直接输入网络训练，期望网络自己适应这个scale，学习尺度不变性）
multi scale training：生成一个图像金字塔，在训练阶段，每次从一张图像的金字塔尺寸随意采样，在测试阶段，对于每一个目标proposal，图像金字塔被用尺度归一化。（不是很懂）

本文使用了第一种方法，以为第二种耗时性能提高不明显。

3.1 使用truncated SVD来加速检测

在这里我们加速的是全连接层，当ROI的数量比较多的时候很有效

truncated 截短的，截平的，截断的，截成平面的

使用SVD，一个uxv的矩阵可以如下分解：

右边分别对应 [u x t] [t x t] [v x t]

U是一个u x t的矩阵包括（comprise）W的前t个left的奇异向量 U is a u × t matrix comprising the ﬁrst t left-singular vectors of W
E 是一个对角矩阵，包含W中 t个最top的singular values
V 类似上面两个，包含右

Truncated SVD将参数的数量从uv减少到t*(u+v) ，t要远远小于min(u,v)

一个对应到W的全连接层被两个全连接层代替，中间以一个低维数据相连，没有非线性部分

论文解决几个问题：

哪些层需要fine-tune

对于较深的网络，穿过ROI pooling layer的训练是很重要的，即较深的网络中，卷积层的微调是很有意义的，效果有很大的差异，而较浅的网络中，全连接层的微调已经足够。

公认事实：conv1层是不需要微调的，没意义

在论文的实验中，conv3-conv13上的微调是necessary的

多任务训练的作用

避免了多阶段的流水线训练任务
提高了精度，准确率

SVM outperform softmax？

FRCN使用的是softmax分类器，RCNN和SPP使用的是SVM，结果softmax的效果稍微比SVM好一点点。

并非proposal的数量越多越好，甚至会slightly hurt accuracy

state-of-the-art最先进的，已经发展的，达到最高水准的

FRCN大致就是一个joint training 版本的SPP-net,改进如下：

花了一天整理的

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