Fast R-CNN： 我变快了，也变强了！

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来源 | @知乎 Uno Whoiam

原文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/62273673

Fast R-CNN 即 Fast Region-based Convolutional Network，你的直觉没错，它就是R-CNN的升级版。

论文链接：https://arxiv.org/abs/1504.08083

在细说 Fast R-CNN 之前，不妨先看看 R-CNN 有什么令人诟病的地方： 

1. 慢，实在是慢，别说实时检测了，47s的等待让坐在电脑前的记几仿佛是一只智障。 

2. 训练麻烦，AlexNet、SVMs 以及 bounding-box regression 得一个接一个地训练。 

3. 训练占用大量时间和空间（硬盘），除开训练三个模型的时间，SVMs 和 bounding-box regression 的训练样本得用 AlexNet 一次又一次地前向传播提取特征、标注样本数据、保存在硬盘里的哟，每一张图片的每一个proposal都得跑一次哟，想想都觉得恶心。而作者而说明了，需要GPU花2.5天的时间才能处理完5K张VOC07trainval里的图片，产生的训练样本占用的空间得好几百个GB。想想都觉得恶心\呕。顺便温馨提示一下，每张图生成的样本最好单独生成一个文件夹保存，别把这这个数量级的样本放在同一个文件夹里哟，即使是最好的SSD也招架不住这样的文件夹，当你幡然醒悟想要rm -r -f dir 重新来过时，漫长的等待足够让您好好睡一觉了，别问我为什么知道这么多~泪目。

随着 Fast R-CNN 的到来，以上问题也就不复存在辣！相比 R-CNN，除了各种快（见下段原论文引用）Fast R-CNN 有以下几个特性：

Fast R-CNN trains the very deep VGG16 network 9× faster than R-CNN, is 213× faster at test-time, and achieves a higher mAP on PASCAL VOC 2012. Compared to SPPnet, Fast R-CNN trains VGG16 3× faster, tests 10× faster, and is more accurate.

1. 更高的mAP。

2. 不用分段训练，整个网络可以通过使用多任务损失函数，一次性训练好。

3. 训练可以更新网络层中的所有权重。

4. 无需苦逼生成训练样本缓存在硬盘上，节省了空间。

Fast R-CNN 的整体网络如下图所示：

接下来按照物体检测的大框架：候选框->特征提取->分类->精调位置。一步步来说吧。

一、提出候选框 

和R-CNN一样，候选框的提出使用 selective search 方法。

selective search：

http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf https://blog.csdn.net/mao_kun/article/details/50576003

二、特征提取

使用深度卷积神经网络进行特征提取，在论文中作者分别使用了从小到大三种网络进行实验： 

1. S: CaffeNet 即小型版的 AlexNet 

2. M: VGG_CNN_ M_ 1024 一看名字就知道是小型一点的 VGG 

3. L: VGG-16 

值得注意的是，以上网络的全连接层都被去掉了，这意味着：输入的尺寸大小劳资不用管辣哈哈哈哈哈！！！（想起R-CNN里RBG大神辛辛苦苦想了四种办法将Proposal区域变成 227 x 227 再喂给 AlexNet 就觉得熏疼）

也就是说，特征提取网络最终输出的是 C 层的 Feature Maps 。 

等等，好像有什么不对？我想要得到的是图片中某个Proposal区域的特征向量啊，没特征向量我怎么判断这个Proposal区域到底有没有物体嘛！ 

这就需要用到 ROI max-pooling 了。对于这个细节网上很少有可以把它说清楚的，本文将结合 Pytorch 实现代码，保证让您看得明明白白的。

首先，啥是Proposal区域？在Fast R-CNN中，Proposal区域就是用 selective search 在图片上生成的可能含有被检测物体的框框们，而这个框框，可以用左上角和右下角的坐标表示，即： (x1,y1,x2,y2) ，它们都是 [0,1] 范围内的 float 数，表示框框在图片中的相对位置。 

现在我们的目标是：对于一个Proposal框，在神经网络输出的C 层 Feature Maps找到对应的部分。具体该怎么做呢？如果整张图片的经过特征提取网络生成的 Feature Maps 尺寸是 (C,W,H) ，那么框框对应的坐标是：

其中 Floor 表示下取整， Ceil 表示上取整。这个框出来的部分就代表着Proposal区域经过神经网络提取到的特征，另外 C 保持不变，将其平展开成一维向量后就表示Proposal区域的特征向量辣。 

新的问题来了，Proposal框大小不同也就意味着对应的 Feature Maps 上的大小不同，大小不同平铺出来的一维特征向量也不同，那怎么办？ 

这就是 ROI max-pooling 需要做的事情了：将不同尺寸Proposal区域所对应的 Feature Maps 变成相同尺寸的，在 Pytorch 中可以使用 torch.nn.AdaptiveAvgPool2d 来实现，无论输入的 Feature Maps 是什么尺寸，它都可以通过调整stride、padding等参数给你输出成统一大小的尺寸。下面是 Pytorch 代码：

class SlowROIPool(nn.Module):
 def __init__(self, output_size):
 super().__init__()
 self.maxpool = nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size)
 self.size = output_size

 def forward(self, images, rois, roi_idx):
 n = rois.shape[0]
 h = images.size(2)
 w = images.size(3)
 x1 = rois[:,0]
 y1 = rois[:,1]
 x2 = rois[:,2]
 y2 = rois[:,3]

 x1 = np.floor(x1 * w).astype(int)
 x2 = np.ceil(x2 * w).astype(int)
 y1 = np.floor(y1 * h).astype(int)
 y2 = np.ceil(y2 * h).astype(int)
 
 res = []
 for i in range(n):
 img = images[roi_idx[i]].unsqueeze(0)
 img = img[:, :, y1[i]:y2[i], x1[i]:x2[i]]
 img = self.maxpool(img)
 res.append(img)
 res = torch.cat(res, dim=0)
 return res

注： 

代码来源：https://github.com/GitHberChen/Fast-RCNN-Object-Detection-Pytorch/blob/master/README.ipynb

images：shape为[N,C,H,W]，为N张图片经VGG输出的 Feature Maps 

rois：单张图片中包含N组Proposal框的 (x1,y1,x2,y2) 

roi_idx：rois对应的图片序号

三、分类以及边框回归

简单，分类通过将上面提取出的特征向量使用全连接网络输出 N+1 类的置信度即可，而边框回归也是通过全连接网络输出 (N+1) x 4 个数。 

另外一个细节是，论文中采用了 SVD 对这两个全连接层的计算进行了加速： 

（这篇博客写得不错，推荐阅读）

图像分类任务中，用于卷积层计算的时间比用于全连接层计算的时间多，而在目标检测任务中，selective search算法提取的建议框比较多【约2k】，几乎有一半的前向计算时间被花费于全连接层，就Fast R-CNN而言，RoI池化层后的全连接层需要进行约2k次【每个建议框都要计算】，因此在Fast R-CNN中可以采用SVD分解加速全连接层计算；

具体如何实现呢? 

物体分类和窗口回归都是通过全连接层实现的，假设全连接层输入数据为 x ，输出数据为 y ，全连接层参数为 W ，尺寸为 u×v ，那么该层全连接计算为: y=Wx，计算复杂度为 u×v ；

若将W进行SVD分解，并用前t个特征值近似代替，即:

那么原来的前向传播分解成两步:

计算复杂度为 u×t+v×t ，若 t<min(u,v)t<min(u,v) ，则这种分解会大大减少计算量；

在实现时，相当于把一个全连接层拆分为两个全连接层，第一个全连接层不含偏置，第二个全连接层含偏置；实验表明，SVD分解全连接层能使mAP只下降0.3%的情况下提升30%的速度，同时该方法也不必再执行额外的微调操作。

作者：WoPawn 

来源：CSDN 

原文：https://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52463853

四、损失函数

Fast R-CNN 虽是 two-stage 算法，但可以通过 one-stage 训练好，这意味着，损失函数包含多个任务目标：

最后附上 Fast R-CNN 结构图和具体细节：

RCNN (
 (seq): Sequential (
 (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (2): ReLU (inplace)
 (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (5): ReLU (inplace)
 (6): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
 (7): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (8): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (9): ReLU (inplace)
 (10): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (11): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (12): ReLU (inplace)
 (13): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
 (14): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (15): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (16): ReLU (inplace)
 (17): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (18): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (19): ReLU (inplace)
 (20): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (21): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (22): ReLU (inplace)
 (23): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
 (24): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (25): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (26): ReLU (inplace)
 (27): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (28): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (29): ReLU (inplace)
 (30): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (31): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (32): ReLU (inplace)
 (33): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
 (34): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (35): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (36): ReLU (inplace)
 (37): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (38): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (39): ReLU (inplace)
 (40): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
 (41): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
 (42): ReLU (inplace)
 )
 (roipool): SlowROIPool (
 (maxpool): AdaptiveMaxPool2d (output_size=(7, 7))
 )
 (feature): Sequential (
 (0): Linear (25088 -> 4096)
 (1): ReLU (inplace)
 (2): Dropout (p = 0.5)
 (3): Linear (4096 -> 4096)
 (4): ReLU (inplace)
 (5): Dropout (p = 0.5)
 )
 (cls_score): Linear (4096 -> 21)
 (bbox): Linear (4096 -> 84)
 (cel): CrossEntropyLoss (
 )
 (sl1): SmoothL1Loss (
 )
)

参考链接：

https://github.com/GitHberChen/Fast-RCNN-Object-Detection-Pytorch/blob/master/README.ipynb

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