首页 > 其他分享 >RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、Mask-RCNN的发展历程

RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、Mask-RCNN的发展历程

时间:2023-09-27 15:37:20浏览次数:54  
标签:候选框 name 卷积 FasterRCNN Mask KL 64 RCNN 256

Faster R-CNN的发展史

  1. Selective Search(2012)
  2. RCNN(2014)
  3. SPPNet(2014)
  4. Fast R-CNN(2015)
  5. Faster R-CNN(2015)
  6. 总结
  7. 补充:Mask RCNN
  • 7.1、FPN
  • 7.2、RPN
  • 7.3、ProposalLayer层
  • 7.4、DetectionTarget层(预测框匹配groundTrue)
  • 7.5、ROIAlign

       8.补充:历年主流网络型对比、常用数据集

  上面的目标检测网络上是按照顺序写的,Faster R-CNN之后是YOLOV1、SSD、YOLOV2、3、4、5,可以看到one-stage才能战未来。只要认真学习Faster R-CNN,后续学习其他网络,你都会看到Faster-RCNN的影子。

1.Selective Search(2012)

      网络最终输出层,对齐进行回归、分类

      初代目标检测算法:Selective Search:依据图像颜色、纹理、大小等指标,给定多个候选框,然后再去筛查。

 2.RCNN(2014

  RCNN的全称是:Region-CNN。下图中,Bbox reg表示位置的回归,SVMs表示分类。

 

  如上图,2014年的RCNN思想:训练的时候,基于Selective Search给定2000个候选框,通过卷积得到最终特征图,然后依据最终特征图分别进行分类和回归(一张图需要2000次前向传播)。效果比较好(2000多个候选框,对小物体也比较友好),但是速度慢(一张图27s)、没有共享卷积。


  补充:SPPNet也是需要selective search来选择候选框,离线训练;其最大贡献在于:解除由于FC层导致网络输入图像大小必须固定的问题。

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27485018

 3.SPPNet

  针对RCNN卷积不能共享的缺陷,如下图,先用pooling将不同size的特征图下采样到相同size,接着展开、并链接FC层;通过以上方法,可实现卷积共享。

  SPPNet优点:实现了卷积共享,加快了训练速度。缺点:多尺度maxpooling,计算量较大。

4.Fast R-CNN(2015

  Fast R-CNN不再是原图应用Selective Search上找候选框了,而是在卷积层中找,这能够避免对原图每个候选区域分别卷积,极大地提升了速度,如下图:

  另外,上图中的ROI Pooling layer类似于SPP层,后续MaskRCNN中采用了精度更高的ROI Align进行改进。ROI pooling相当于单层的SPPNet,后面还是要接FC层!因为ROI Pooling都应ROI特征统一尺寸了。话说,注意YOLOV5中的SPP和SPPNet网络的区别是不一样的,YOLOV5中的,指示设定pooling的size不同,输出的特征图宽高还是一样的。

      小结:R-CNN是在原图找到2000个候选区域,然后分别对候选区域卷积;Fast R-CNN 先对原图卷积,然后在卷积中找到2000个候选区域,然后再卷积,也就是上图的ConvNet处改进了计算量,但是也到2s一帧。

  可以看到,FastRCNN已经是很快了,但是还有优化空间,其中Selective Search占据了大量时间。‘

优点:使用了简化版SPP(ROI Pooling,参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780395),单尺度Maxpooling,加快了速度。。。。。

     训练的时候是一个two-stage的模型,还是要ss提供proposals。

缺点:

5.Faster R-CNN(2015)

Faster R-CNN = Fast R-CNN + RPN

  如下图,有一个RPN(Region Proposal Network)网络(此时,Faster RCNN已经去除了Selective Search的方案), 在特征图上,找到候选区域后,先进行二分类和回归;如果是正例,进一步地,然后在网络末端进行20分类和回归(还是two-stage)。训练的时候,loss有四项,如下图。

 

   网络中的RPN层,如下图,卷积过程中,k取值为9(表示3个scale中,3个比例的候选框,在YOLO系列中,我已经说过),2k中的2表示候选框的二分类(如果候选框和任何一个GT的IOU大于0.7,那就是正例),表示是否有目标。4k中的4表示候选框的位置信息。RPN区域建议网络用来提取检测区域,它能和整个检测网络共享全图的卷积特征,使得区域建议几乎不花时间。

  RPN层之后,有一个二分类和框位置的回归:下面是目标函数,候选框的分类和置信度的回归。其中pi=1 or 0,表示候选框是否为目标。简单了解:只有当候选框是正例的时候,才会对框进行微调。

  以上就是RPN的过程,如下图,RPN之后,得到一堆是正例且微调过的候选框(经过了NMS筛选),最后经过classifier分类器进行具体分类;这就是two-stage。

  最后,有关RPN,补一张图:

 RPN过程:

1、将vgg中输出的特征图输入到RPN,每个元素对应k=9个框(3种尺度,假定其中一种尺度特征图H、W为:60、40,那么候选框就有60*40*9约20000)

2、利用3×3卷积得到256-d的特征图

3、利用1×1卷积分别得到2k个二分类得分,4k个位置信息(4:x y h w)

4、NMS去除冗余框(例如:2000个框筛选后,只剩下50个)

  Faster RCNN是two-stage,但是end-end从头可以直接优化到尾的网络。

 6. 总结

  优点(改进 缺点 单帧推理速度 VOC(mAp)   网络结构 网络类型
RCNN   没有共享卷积,计算量大 49s  66% 原图SS->conv->框回归+分类 two-stage
Fast-RCNN   selective search计算量大 2.3s  70%  原图conv->特征图SS->框回归+分类 two-stage
Faster-RCNN     0.2s  73% 原图conv->RPN->conv->框回归+分类  two-stage(端到端)

 

7、补充:Mask RCNN  

  是faster rcnn基础上改进,增加了一个分支。Fps:5。它的识别,先目标检测到roi,再到roi上进行分割。

7.1、FPN(Feature Pyramid Networks):

(顺便PANet:Path Aggregation Network for Instance Segmentation)

  基于3*3卷积(stride设置2等,fpn是插值)调整W、H,基于1*1卷积调整C,这样就能将不同大小特征图进行叠加(resnet的sortcut处就是这样处理的)。

  FPN是自上而下进行特征图相加(对应元素相加)。

_, C2, C3, C4, C5 = resnet_graph(input_image, config.BACKBONE, stage5=True)
  • _: 256*256*64
  • C2: 256*256*256
  • C3: 128*128*512
  • C4: 64*64*1024
  • C5: 32*32*2048

  下面是开始执行FPN操作代码,可以看到,基于1*1卷积,输出的都是C=256的特征图:

 1 # P5:32*32*2048 -> 32*32*256
 2 P5 = KL.Conv2D(256, (1, 1), name='fpn_c5p5')(C5)
 3 # P4:64*64*256
 4 P4 = KL.Add(name="fpn_p4add")([
 5     # 这里P5上采样:32*32*256 -> 64*64*256
 6     KL.UpSampling2D(size=(2, 2), name="fpn_p5upsampled")(P5),
 7     # 这里C4降维:64*64*1024 -> 64*64*256
 8     KL.Conv2D(256, (1, 1), name='fpn_c4p4')(C4)])
 9 P3 = KL.Add(name="fpn_p3add")([
10     KL.UpSampling2D(size=(2, 2), name="fpn_p4upsampled")(P4),
11     KL.Conv2D(256, (1, 1), name='fpn_c3p3')(C3)])
12 P2 = KL.Add(name="fpn_p2add")([
13     KL.UpSampling2D(size=(2, 2), name="fpn_p3upsampled")(P3),
14     KL.Conv2D(256, (1, 1), name='fpn_c2p2')(C2)])

以上得到:

  • P2:256*256*256
  • P3:  128*128*256
  • P4:  64*64*256
  • P5:  32*32*256

  如上图,P2-5连接到predict之前,又再次进行3*3卷积:

1 # Attach 3x3 conv to all P layers to get the final feature maps.
2 P2 = KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p2")(P2)
3 P3 = KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p3")(P3)
4 P4 = KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p4")(P4)
5 P5 = KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p5")(P5)
6 # P6 is used for the 5th anchor scale in RPN. Generated by
7 # subsampling from P5 with stride of 2.
8 P6 = KL.MaxPooling2D(pool_size=(1, 1), strides=2, name="fpn_p6")(P5)

以上得到:

  • P2:256*256*256
  • P3:  128*128*256
  • P4:  64*64*256
  • P5:  32*32*256
  • P6:  16*16*256

  这里P2-6经过3*3卷积,channel维度都是256;后面又是两拨1*1卷积得到得分、boudingBox如下图:

7.2、RPN

  generate_pyramid_anchors,根据特征图生成所有候选框(anchors)

  在FPN中,我们得到特征图P2-6,对P2-5提取候选框,

  • P2:256*256*256
  • P3:  128*128*256
  • P4:  64*64*256
  • P5:  32*32*256
  • P6:  16*16*256

  下面是候选框生成方式:

1 scales: 1D array of anchor sizes in pixels. Example: [32, 64, 128]
2 ratios: 1D array of anchor ratios of width/height. Example: [0.5, 1, 2]
3 shape: [height, width] spatial shape of the feature map over which to generate anchors.

  Scales表示基础框大小,三个尺度[32 64 128],ratios表示长宽的三个比例[0.5 1 2]。每个像素点,候选框的计算方式如下:

# Enumerate heights and widths from scales and ratios

  • heights = scales / np.sqrt(ratios)
  • widths = scales * np.sqrt(ratios)

  如上图,例如:已经在P2:256*256上计算出候选框的宽高(假定原图分辨率:1024*1024),需要将候选框位置信息缩放映射为原图(256*4 = 1024)。对于P2产生的候选框数量为:256*256*9。其实,一共获取大概26W个候选框,代码如下:

# Generate Anchors
self.anchors = utils.generate_pyramid_anchors(config.RPN_ANCHOR_SCALES,  
# config.RPN_ANCHOR_SCALES (32, 64, 128, 256, 512),具体可手动设置几个尺度
config.RPN_ANCHOR_RATIOS,  # [0.5, 1, 2]
config.BACKBONE_SHAPES,
config.BACKBONE_STRIDES,
config.RPN_ANCHOR_STRIDE)

  下面将候选框对应特征图(P2-6)区域放进RPN中,k=9,就是上面一个点对应9个候选框,2k=18,表示二分类的概率值,4k=36表示初步优化候选框的位置信息。

   如图,对特征图P2-6中每一个特征图进行3*3卷积(这里就是共享卷积了,如上图conv feature map),得到W*H*256特征图(不同特征图经过3*3卷积之后,WH不一致,不详细说明)。

# Shared convolutional base of the RPN
shared = KL.Conv2D(512, (3, 3), padding='same', activation='relu',strides=anchor_stride,name='rpn_conv_shared')(feature_map)

  利用1*1卷积,得到前景背景得分rpn_class_logits (cls layer,得到特征图:anchors*2):

# Anchor Score. [batch, height, width, anchors per location * 2].
x = KL.Conv2D(2 * anchors_per_location, (1, 1), padding='valid',activation='linear', name='rpn_class_raw')(shared)
# Reshape to [batch, anchors, 2]
rpn_class_logits = KL.Lambda(lambda t: tf.reshape(t, [tf.shape(t)[0], -1, 2]))(x)

  将得分rpn_class_logits进行softmax,得到概率值rpn_probs(anchors*2):

1 # Softmax on last dimension of BG/FG.
2 rpn_probs = KL.Activation( "softmax", name="rpn_class_xxx")(rpn_class_logits)

  利用1*1卷积,得到框的初步优化位置信息rpn_box(anchors*4):

1 # Bounding box refinement. [batch, H, W, anchors per location, depth]
2 # where depth is [x, y, log(w), log(h)]
3 x = KL.Conv2D(anchors_per_location * 4, (1, 1), padding="valid", activation='linear', name='rpn_bbox_pred')(shared)
6 # Reshape to [batch, anchors, 4]
7 rpn_bbox = KL.Lambda(lambda t: tf.reshape(t, [tf.shape(t)[0], -1, 4]))(x)

  最后将上述几个操作小结下,就如下图:

7.3、ProposalLayer层

ProposalLayer层的作用(筛选框)

  • 对20W+候选框进行过滤,先按照前景得分排序
  • l取6000个得分高的,把之前得到的每个框回归值都利用上

NMS再过滤:

7.4、DetectionTarget层(预测框匹配groundTrue)

1.之前得到了2000个ROI,可能有pad进来的(0充数的)这些去掉

2.有的数据集一个框会包括多个物体,这样情况剔除掉

3.判断正负样本,基于ROI和GT,通过IOU与默认阈值0.5判断

4.设置负样本数量是正样本的3倍,总数默认400个

 

MaskRCNN既可以目标检测、还可以做分割:

5.[目标检测-类别]每一个正样本(ROI),需要得到其类别,用IOU最大的那个GT

6.[目标检测-]每一个正样本(ROI),需要得到其与GT-BOX的偏移量

7.[mask]每一个正样本(ROI),需要得到其最接近的GT-BOX对应的MASK

8.返回所有结果,其中负样本偏移量和MASK都用0填充

7.5、ROIAlign

  现在已经得到最后筛选得到的候选框,以及对应GT。下图是Mask RCNN网路结构图:

   放大ROIAlign以及后续处理:

   ROIAlign的作用:将特征图P2-6中对应ROI的部分取出来,各层ROI尺寸不同,利用插值+maxpooling将其大小统一,得到对齐的特征图。

  如下图,假定是2*2的pooling,但由于ROI的宽高对应是浮点数,2*2区域对应原特征图大小是2.97*2.97区域,可以利用双线性插值算出该区域的四个值,然后执行2*2maxpooling。(如果将2.97取整为2,假定ROI特征图对应原图缩放了32倍;那么将会给原图带来0.97*32个像素的定位误差,对于大物体检测没多大影响,对于小物体检测影响很大)

  紧接着,对于目标检测:分别连接FC层进行分类、回归。

  分类(mrcnn_probs:1000*2):

1 # Classifier head
2 mrcnn_class_logits = KL.TimeDistributed(KL.Dense(num_classes),name='mrcnn_class_logits')(shared)
4 mrcnn_probs = KL.TimeDistributed(KL.Activation("softmax"),name="mrcnn_class")(mrcnn_class_logits)

  回归定位(x:1000*8,8 = 2*4,包含负例):

1 # BBox head
2 # [batch, boxes, num_classes * (dy, dx, log(dh), log(dw))]
3 x = KL.TimeDistributed(KL.Dense(num_classes * 4, activation='linear'),name='mrcnn_bbox_fc')(shared)

  对于实例分割:进行卷积、池化、sigmoid最终得到28*28*2的mask特征图,最后和GT作二值交叉熵。

8.补充:历年主流网络型对比、常用数据集

 

 

 

常用数据集:

 

 

 

 Reference:https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/53870433

 ROI Pooling:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710

 

标签:候选框,name,卷积,FasterRCNN,Mask,KL,64,RCNN,256
From: https://www.cnblogs.com/feiyull/p/15483773.html

相关文章

  • m基于Faster-RCNN网络的人员吸烟行为检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:  2.算法涉及理论知识概要         人员吸烟行为检测系统在公共场所如学校、医院、公共交通工具等广泛使用。这类系统通常通过图像或视频分析来检测人员是否有吸烟行为。其中,基于Faster-RCNN网络的吸烟行为检测是一种常......
  • 使用maskbarcode.jar实现一维条形码
    1.在项目的WEB-INF下的lib目录添加maskbarcode.jar2.配置web.xml文件,代码如下:1.<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?>2.<web-appversion="2.5"3.xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"4.xmlns:xsi="h......
  • 基于FasterRCNN深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
    1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123   2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述       车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向,它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。FasterR-CNN是一种常用的目标检测算法,结合了深度......
  • Hashcat Invalid mask(无效掩码)
    执行时提示Invalidmask(无效掩码)命令:hashcat.exe-m2500-a3test_handshake.hccapx--increment--increment-min=5--increment-max=6?d?d?d?d?d?d问题分析:命令格式没有错误绿色箭头处提示,密码最小长度和最大长度。因为是破解wap2,而wap2默认最小密码也是8位,命令......
  • 【目标检测】RCNN算法实现
    一、前言RCNN(RegionswithCNNfeatures)算法由RossGirshick在2014年的论文“Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation”提出,是深度学习目标检测的开山之作。RCNN将CNN应用到目标检测问题上,它使用选择性搜索从图像中提取候选区域,利用......
  • 基于RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
    1.算法理论概述      基于RCNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork)深度学习网络的交通标志检测算法的MATLAB仿真。该算法通过使用深度学习网络进行目标检测,针对交通标志的特点和挑战,设计了相应的实现步骤,并分析了实现中的难点。通过本文的研究,可以进一步理解和应用......
  • 基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
    1.算法理论概述      Fast-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法,可以用于检测图像中的目标物体。交通标志检测是交通场景下的一项重要任务,它可以在道路上的交通标志被遮挡或损坏时提供帮助。基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法可以对交通场景下的图像进行检测,......
  • umask
    1、umask是什么当我们登录系统之后创建一个文件是会有一个默认权限的,那么这个权限是怎么来的呢?这就是umask干的事情。umask用于设置用户创建文件或者目录的默认权限,umask设置的是权限的“补码”,而我们常用chmod设置的是文件权限码。一般在/etc/profile,HOME/.bash_profile或者......
  • Ubuntu16.04+CUDA8.0+OpenCV3.1+python+caffe+faster-rcnn环境配置
    前言Ubuntu1604注意事项CUDA80安装显卡驱动安装CUDA80编译CUDASampleOpenCV31pythonCaffe安装CaffeMNIST数据集测试faster-rcnn后记前言经过大概两个星期的配置,终于将faster-rcnn安装好了,期间重装了大概十次系统,查阅了无数多文献博客,遇到了无数多坑。本人写这篇文章就是希望读者......
  • UE5 PostProcess 三种常用的fullscreen mask
    前言本篇总结了三个常用的mask,若需要更多的mask形状可以去学学SDF函数,这个笔者还在学,有点复杂,等后面有时间在总结一下推导过程叭为什么需要全屏mask在扭曲效果一文中,我们实现了全屏的扭曲效果,但有时我们需要的只是局部扭曲,比如场景四边的边缘并不产生扭曲效果,而在中间产生,这时......