大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）
目標檢測是深度學習的一個重要應用，就是在圖片中要將里面的物體識別出來，并標出物體的位置，一般需要經過兩個步驟：
1、分類，識別物體是什么
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2、定位，找出物體在哪里
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除了對單個物體進行檢測，還要能支持對多個物體進行檢測，如下圖所示：
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這個問題并不是那么容易解決，由于物體的尺寸變化范圍很大、擺放角度多變、姿態不定，而且物體有很多種類別，可以在圖片中出現多種物體、出現在任意位置。因此，目標檢測是一個比較復雜的問題。
最直接的方法便是構建一個深度神經網絡，將圖像和標注位置作為樣本輸入，然后經過CNN網絡，再通過一個分類頭（Classification head）的全連接層識別是什么物體，通過一個回歸頭（Regression head）的全連接層回歸計算位置，如下圖所示：
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但“回歸”不好做，計算量太大、收斂時間太長，應該想辦法轉為“分類”，這時容易想到套框的思路，即取不同大小的“框”，讓框出現在不同的位置，計算出這個框的得分，然后取得分最高的那個框作為預測結果，如下圖所示：
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根據上面比較出來的得分高低，選擇了右下角的黑框作為目標位置的預測。
但問題是：框要取多大才合適？太小，物體識別不完整；太大，識別結果多了很多其它信息。那怎么辦？那就各種大小的框都取來計算吧。
如下圖所示（要識別一只熊），用各種大小的框在圖片中進行反復截取，輸入到CNN中識別計算得分，最終確定出目標類別和位置。
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這種方法效率很低，實在太耗時了。那有沒有高效的目標檢測方法呢？
一、R-CNN 橫空出世
R-CNN（Region CNN，區域卷積神經網絡）可以說是利用深度學習進行目標檢測的開山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目標檢測競賽中折桂，2010年更是帶領團隊獲得了終身成就獎，如今就職于Facebook的人工智能實驗室（FAIR）。
R-CNN算法的流程如下
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1、輸入圖像
2、每張圖像生成1K~2K個候選區域
3、對每個候選區域，使用深度網絡提取特征（AlextNet、VGG等CNN都可以）
4、將特征送入每一類的SVM 分類器，判別是否屬于該類
5、使用回歸器精細修正候選框位置
下面展開進行介紹
1、生成候選區域
使用Selective Search（選擇性搜索）方法對一張圖像生成約2000-3000個候選區域，基本思路如下：
（1）使用一種過分割手段，將圖像分割成小區域
（2）查看現有小區域，合并可能性最高的兩個區域，重復直到整張圖像合并成一個區域位置。優先合并以下區域：
- 顏色（顏色直方圖）相近的
- 紋理（梯度直方圖）相近的
- 合并后總面積小的
- 合并后，總面積在其BBOX中所占比例大的
在合并時須保證合并操作的尺度較為均勻，避免一個大區域陸續“吃掉”其它小區域，保證合并后形狀規則。
（3）輸出所有曾經存在過的區域，即所謂候選區域
2、特征提取
使用深度網絡提取特征之前，首先把候選區域歸一化成同一尺寸227×227。
使用CNN模型進行訓練，例如AlexNet，一般會略作簡化，如下圖：
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3、類別判斷
對每一類目標，使用一個線性SVM二類分類器進行判別。輸入為深度網絡（如上圖的AlexNet）輸出的4096維特征，輸出是否屬于此類。
4、位置精修
目標檢測的衡量標準是重疊面積：許多看似準確的檢測結果，往往因為候選框不夠準確，重疊面積很小，故需要一個位置精修步驟，對于每一個類，訓練一個線性回歸模型去判定這個框是否框得完美，如下圖：
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R-CNN將深度學習引入檢測領域后，一舉將PASCAL VOC上的檢測率從35.1%提升到53.7%。
二、Fast R-CNN大幅提速
繼2014年的R-CNN推出之后，Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN，構思精巧，流程更為緊湊，大幅提升了目標檢測的速度。
Fast R-CNN和R-CNN相比，訓練時間從84小時減少到9.5小時，測試時間從47秒減少到0.32秒，并且在PASCAL VOC 2007上測試的準確率相差無幾，約在66%-67%之間。
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Fast R-CNN主要解決R-CNN的以下問題：
1、訓練、測試時速度慢
R-CNN的一張圖像內候選框之間存在大量重疊，提取特征操作冗余。而Fast R-CNN將整張圖像歸一化后直接送入深度網絡，緊接著送入從這幅圖像上提取出的候選區域。這些候選區域的前幾層特征不需要再重復計算。
2、訓練所需空間大
R-CNN中獨立的分類器和回歸器需要大量特征作為訓練樣本。Fast R-CNN把類別判斷和位置精調統一用深度網絡實現，不再需要額外存儲。
下面進行詳細介紹
1、在特征提取階段，通過CNN（如AlexNet）中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的輸入，因此，在原始圖片上執行這些操作后，輸入圖片尺寸不同將會導致得到的feature map（特征圖）尺寸也不同，這樣就不能直接接到一個全連接層進行分類。
在Fast R-CNN中，作者提出了一個叫做ROI Pooling的網絡層，這個網絡層可以把不同大小的輸入映射到一個固定尺度的特征向量。ROI Pooling層將每個候選區域均勻分成M×N塊，對每塊進行max pooling。將特征圖上大小不一的候選區域轉變為大小統一的數據，送入下一層。這樣雖然輸入的圖片尺寸不同，得到的feature map（特征圖）尺寸也不同，但是可以加入這個神奇的ROI Pooling層，對每個region都提取一個固定維度的特征表示，就可再通過正常的softmax進行類型識別。
2、在分類回歸階段，在R-CNN中，先生成候選框，然后再通過CNN提取特征，之后再用SVM分類，最后再做回歸得到具體位置（bbox regression）。而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把最后的bbox regression也放進了神經網絡內部，與區域分類合并成為了一個multi-task模型，如下圖所示：
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實驗表明，這兩個任務能夠共享卷積特征，并且相互促進。
Fast R-CNN很重要的一個貢獻是成功地讓人們看到了Region Proposal+CNN（候選區域+卷積神經網絡）這一框架實時檢測的希望，原來多類檢測真的可以在保證準確率的同時提升處理速度。
三、Faster R-CNN更快更強
繼2014年推出R-CNN，2015年推出Fast R-CNN之后，目標檢測界的領軍人物Ross Girshick團隊在2015年又推出一力作：Faster R-CNN，使簡單網絡目標檢測速度達到17fps，在PASCAL VOC上準確率為59.9%，復雜網絡達到5fps，準確率78.8%。
在Fast R-CNN還存在著瓶頸問題：Selective Search（選擇性搜索）。要找出所有的候選框，這個也非常耗時。那我們有沒有一個更加高效的方法來求出這些候選框呢？
在Faster R-CNN中加入一個提取邊緣的神經網絡，也就說找候選框的工作也交給神經網絡來做了。這樣，目標檢測的四個基本步驟（候選區域生成，特征提取，分類，位置精修）終于被統一到一個深度網絡框架之內。如下圖所示：
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Faster R-CNN可以簡單地看成是“區域生成網絡+Fast R-CNN”的模型，用區域生成網絡（Region Proposal Network，簡稱RPN）來代替Fast R-CNN中的Selective Search（選擇性搜索）方法。
如下圖
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RPN如下圖：
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RPN的工作步驟如下：
- 在feature map（特征圖）上滑動窗口
- 建一個神經網絡用于物體分類+框位置的回歸
- 滑動窗口的位置提供了物體的大體位置信息
- 框的回歸提供了框更精確的位置
Faster R-CNN設計了提取候選區域的網絡RPN，代替了費時的Selective Search（選擇性搜索），使得檢測速度大幅提升，下表對比了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的檢測速度：
總結
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走來，基于深度學習目標檢測的流程變得越來越精簡、精度越來越高、速度也越來越快。基于region proposal（候選區域）的R-CNN系列目標檢測方法是目標檢測技術領域中的最主要分支之一。
轉載于:https://www.cnblogs.com/hd-zg/p/8724730.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的大话目标检测经典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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