论文学习|【目标检测】R-CNN 论文学习|其他

概述
细节
- 检测流程
- 一些细节
- 存在的问题

概述 R-CNN是将CNN用于目标检测领域的开山之作(虽然不一定是最早的，但确实最早出现好效果的)，也是两阶段目标检测技术的开山之作，是后面一个系列的第一篇文章。
细节检测流程流程概述：

在原图上进行选择性搜索，获得2000个候选框
将每个候选框进行缩放，通过网络进行特征提取
每个候选框对应一个特征，借助这些特征，通过SVM进行分类，通过NMS剔除部份候选框
通过一个bbox回归器对比原始候选框进行微调

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详细流程：

首先从输入图片中使用选择性搜索获得2000个与类别无关的候选框
将这些候选框缩放到固定尺寸(227x227)逐一喂到同一个网络中（如AlexNet）进行特征提取，得到2000*4096维的矩阵
之后使用各个类别的线性SVM基于这些特征对候选框进行打分，判断是否为该类。如voc数据集20个类别就有20个SVM，他们对应的权重矩阵就是4096*20，经过SVM之后我们就得到了2000*20的矩阵，接着使用NMS剔除部分候选框。
首先是对于NMS之后的候选框进一步剔除，只保留与GT相交并且IOU大于一定阈值的候选框，接着20个回归器对20个类别中剩余的候选款进行回归操作，最终得到每个类别得分最高的bbox。

第三步补充一：中间过程如下图所示：左边的每一行都代表一个候选框的特征，中间的每一列代表一个分类器的权重，那么他们相乘得到的就是某个候选框为某个类别的概率。因此右边的每一行代表的是每个候选框在各个类别下的概率，每一列表示某个类别下各个候选框的概率。而NMS就是对于每一列（也就是每一类）做的，每次取这一列得分最高的候选框，然后与该列其他框计算IOU，若是该IOU大于我们给定的阈值，就将后者的剔除（得分置0），得分最高的候选框处理完之后就是得分第二高的候选框，以此类推。

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一些细节 预训练：首先是特征提取网络会在ImageNet上预训练，然后将最后的分类层替换成随机初始化的参数，接着在当前数据集上微调（固定前面层的参数，只训练最后的分类层）。
选择性搜索：是一个类似于聚类的过程，开始根据颜色、纹理、大小等找到一些相似的初始区域，然后慢慢加权合并，最终得到2000+的候选框。
缩放：文中列举了三种方式：1、包含临近的像素，保留长宽比例进行等比例缩放；2、不包含临近的像素，保留长宽比例进行等比例缩放；3、不包含临近的像素，强行缩放不等比例，如下面的BCD，但是最终作者选用的包含临近的像素，强行缩放不等比例的方式，其实就相当于是将候选框放大一点（捕捉上下文信息），然后调整大小放入网络。

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缩放结果如下：

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为什么不用softmax分类而是采用SVM呢？好像也没有看到很信服的解释，可能是作者实验下来，确实是SVM效果会好一点。
网络微调和SVM训练时的正负样本：网络微调时候的正样本是与GT的IOU最大并且大于0.5的候选框，其余样本是负样本；训练SVM时候的正样本是与GT完全重合的候选框，而负样本是与GT的IOU小于0.3的候选框，而IOU在0.3到1之间的候选框就被忽略了。（训练SVM的最优策略实验得到的，且采用困难错误样本挖掘的方式姿训练）
bbox回归：就是得到一组偏移量，对候选框施加这个偏移量，实现对候选框的精调，得到最终的预测框。
说起来简单，但是到底怎么做呢？其实就是网络训练的过程。我们有标注框的信息，有候选框的信息，只需要四个参数就可以使得候选框变得和标注框一样，接着网络训练就是为了去得到这四个参数。刚开始网络预测的四个参数很差，我们根据这四个参数，得到的预测框也很差，但是我们使用真实的标注框信息监督这个过程，网络的预测输出会越来越精确。
那么当网络训练完毕之后，网络输入候选框信息，就能输出精确的偏移，我们再使用这个偏移就得到了预测框了。
在实际中，bbox回归器的训练用的都是网络最后一层的2000*4096的向量。