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基于RPN (Region Proposal Network) 区域生成网络的实时目标检测
摘要：
最先进的目标检测网络依赖区域生成算法去假设对象位置。SPPNET和Fast R-CNN等技术的进步减少了这些检测网络的运行时间，使区域生成计算成为一个瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个区域生成网络（RPN），它与检测网络共享全图像卷积特性，从而实现了几乎无损耗的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的对象边界和对象性得分。RPN经过端到端的训练，生成高质量的区域建议，由Fast R-CNN用于检测。通过简单的交替优化，RPN和快速的R-CNN可以被训练来共享卷积特征。对于深度VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上的帧速率为5fps（包括所有步骤），同时在Pascal VOC 2007（73.2%mAP）和2012（70.4%mAP）测试集的每张图片上使用300个图像方案实现最先进的目标检测精度。
- 引言：
区域建议方法例（如[4]）和基于区域的卷积神经网络（R-CNNs）的成功推动了目标检测的最新进展。尽管基于区域的CNN的计算成本与最初开发的一样高，但由于在方案中共享卷积，它们的计算成本大大降低了。最新的化身——Fast R-CNN，在忽略区域提案花费的时间时，使用深度网络实现了接近实时的速率。目前，提议是最先进检测系统的计算瓶颈。
区域提议方法通常依赖廉价的特征和简练的推断方案。选择性搜索[4]是最流行的方法之一，它最大限度地合并基于设计的低级特征的超级像素。然而，与有效的检测网络[2]相比，选择性搜索速度慢了一个数量级，在CPU实现中每张图像的时间为2秒。EdgeBoxes[6]目前提供了在提议质量和速度之间的最佳权衡，每张图像0.2秒。尽管如此，区域提议步骤仍然像检测网络那样消耗同样多的运行时间。
有人可能会注意到，基于区域的快速CNN利用GPU，而在研究中使用的区域提议方法在CPU上实现，使得运行时间比较不公平。加速区域提议计算的一个显而易见的方法是将其在GPU上重新实现。这可能是一个有效的工程解决方案，但重新实现忽略了下游检测网络，因此错过了共享计算的重要机会。
在本文中，我们展示了算法的变化——用深度卷积神经网络计算区域提议——导致了一个优雅和有效的解决方案，其中在给定检测网络计算的情况下区域提议计算接近领成本。为此，我们引入了新的区域提议网络（RPN），它们共享最先进目标检测网络的卷积层[1]，[2]。通过在测试时共享卷积，计算区域提议的边际成本很小（例如，每张图像10ms）。
我们的观察是，基于区域的检测器所使用的卷积特征映射，如Fast R-CNN，也可以用于生成区域提议。在这些卷积特征之上，我们通过添加一些额外的卷积层来构建RPN，这些卷积层同时在规则网格上的每个位置上回归区域边界和目标分数。因此RPN是一种全卷积网络（FCN）[7]，可以针对生成检测区域建议的任务进行端到端的训练。
RPN旨在有效预测具有广泛尺度和长宽比的区域提议。与使用图像金字塔（图1，a）或滤波器金字塔（图1，b）的流行方法[8]，[9]，[1]相比，我们引入新的“锚”盒作为多种尺度和长宽比的参考。我们的方案可以被认为是回归参考金字塔（图1，c），它避免了枚举多种比例或长宽比的图像或滤波器。这个模型在使用单尺度图像进行训练和测试时运行良好，从而有利于运行速度。
为了将RPN与Fast R-CNN [2]目标检测网络相结合，我们提出了一种训练方案，在微调区域提议任务和微调目标检测之间进行交替，同时保持区域提议的固定。该方案快速收敛，并产生两个任务之间共享的具有卷积特征的统一网络。
我们在PASCAL VOC检测基准数据集上[11]综合评估了我们的方法，其中具有Fast R-CNN的RPN产生的检测精度优于使用选择性搜索的Fast R-CNN的强基准。同时，我们的方法在测试时几乎免除了选择性搜索的所有计算负担——区域提议的有效运行时间仅为10毫秒。使用[3]的昂贵的深度模型，我们的检测方法在GPU上仍然具有5fps的帧率（包括所有步骤），因此在速度和准确性方面是实用的目标检测系统。我们还报告了在MS COCO数据集上[12]的结果，并使用COCO数据研究了在PASCAL VOC上的改进。代码可公开获得https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn（在MATLAB中）和https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn（在Python中）。
这个手稿的初步版本是以前发表的[10]。从那时起，RPN和Faster R-CNN的框架已经被采用并推广到其他方法，如3D目标检测[13]，基于部件的检测[14]，实例分割[15]和图像标题[16]。我们快速和有效的目标检测系统也已经在Pinterest[17]的商业系统中建立了，并报告了用户参与度的提高。
在ILSVRC和COCO 2015竞赛中，Faster R-CNN和RPN是ImageNet检测，ImageNet定位，COCO检测和COCO分割中几个第一名参赛者[18]的基础。RPN完全从数据中学习提议区域，因此可以从更深入和更具表达性的特征（例如[18]中采用的101层残差网络）中轻松获益。Faster R-CNN和RPN也被这些比赛中的其他几个主要参赛者所使用。这些结果表明，我们的方法不仅是一个实用合算的解决方案，而且是一个提高目标检测精度的有效方法。
- 相关工作
目标提议。目标提议方法方面有大量的文献。目标提议方法的综合调查和比较可以在[19]，[20]，[21]中找到。广泛使用的目标提议方法包括基于超像素分组（例如，选择性搜索[4]，CPMC[22]，MCG[23]）和那些基于滑动窗口的方法（例如窗口中的目标[24]，EdgeBoxes[6]）。目标提议方法被采用为独立于检测器（例如，选择性搜索[4]目标检测器，R-CNN[5]和Fast R-CNN[2]）的外部模块。
用于目标检测的深度网络。R-CNN方法[5]“端到端地”对CNN进行训练，将提议区域分类为目标类别或背景。R-CNN主要作为分类器，并不能预测目标边界（除了通过边界框回归进行细化）。其准确度取决于区域提议模块的性能（参见[20]中的比较）。一些论文提出了使用深度网络来预测目标边界框的方法[25]，[9]，[26]，[27]。在OverFeat方法[9]中，训练一个全连接层来预测假定单个目标定位任务的边界框坐标。然后将全连接层变成卷积层，用于检测多个类别的目标。MultiBox方法[26]，[27]从网络中生成区域提议，网络最后的全连接层同时预测多个类别不相关的边界框，并推广到OverFeat的“单边界框”方式。这些类别不可知的边界框框被用作R-CNN的提议区域[5]。与我们的全卷积方案相比，MultiBox提议网络适用于单张裁剪图像或多张大型裁剪图像（例如224times;224）。MultiBox在提议区域和检测网络之间不共享特征。稍后在我们的方法上下文中会讨论OverFeat和MultiBox。与我们的工作同时进行的，DeepMask方法[28]是为学习分割提议区域而开发的。
卷积[9]，[1]，[29]，[7]，[2]的共享计算已经越来越受到人们的关注，因为它可以有效而准确地进行视觉识别。OverFeat论文[9]计算图像金字塔的卷积特征用于分类，定位和检测。共享卷积特征映射的自适应大小池化（SPP）[1]被开发用于有效的基于区域的目标检测[1]，[30]和语义分割[29]。Fast R-CNN[2]能够对共享卷积特征进行端到端的检测器训练，并显示出令人信服的准确性和速度。
3.FASTER R-CNN
我们的目标检测系统，称为Faster R-CNN，由两个模块组成。第一个模块是提议区域的深度全卷积网络，第二个模块是使用提议区域的Fast R-CNN检测器[2]。整个系统是一个单个的，统一的目标检测网络（图2）。使用最近流行的“注意力”[31]机制的神经网络术语，RPN模块告诉Fast R-CNN模块在哪里寻找。在第3.1节中，我们介绍了区域提议网络的设计和属性。在第3.2节中，我们开发了用于训练具有共享特征模块的算法。
图2：Faster R-CNN是一个单一，统一的目标检测网络。RPN模块作为这个统一网络的“注意力”。
3.1 区域提议网络
区域提议网络（RPN）以任意大小的图像作为输入，输出一组矩形的目标提议，每个提议都有一个目标得分。我们用全卷积网络[7]对这个过程进行建模，我们将在本节进行描述。因为我们的最终目标是与Fast R-CNN目标检测网络[2]共享计算，所以我们假设两个网络共享一组共同的卷积层。在我们的实验中，我们研究了具有5个共享卷积层的Zeiler和Fergus模型[32]（ZF）和具有13个共享卷积层的Simonyan和Zisserman模型[3]（VGG-16）。
为了生成区域提议，我们在最后的共享卷积层输出的卷积特征映射上滑动一个小网络。这个小网络将输入卷积特征映射的ntimes;n空间窗口作为输入。每个滑动窗口映射到一个低维特征（ZF为256维，VGG为512维，后面是ReLU[33]）。这个特征被输入到两个子全连接层——一个边界框回归层（reg）和一个边界框分类层（cls）。在本文中，我们使用n=3，注意输入图像上的有效感受野是大的（ZF和VGG分别为171和228个像素）。图3（左）显示了这个小型网络的一个位置。请注意，因为小网络以滑动窗口方式运行，所有空间位置共享全连接层。这种架构通过一个ntimes;n卷积层，后面是两个子1times;1卷积层（分别用于reg和cls）自然地实现。
图3：左：区域提议网络（RPN）。右：在PASCAL VOC 2007测试集上使用RPN提议的示例检测。我们的方法可以检测各种尺度和长宽比的目标。
3.1.1 锚点
在每个滑动窗口位置，我们同时预测多个区域提议，其中每个位置可能提议的最大数目表示为k。因此，reg层具有4k个输出，编码k个边界框的坐标，cls层输出2k个分数，估计每个提议是目标或不是目标的概率。相对于我们称之为锚点的k个参考边界框，k个提议是参数化的。锚点位于所讨论的滑动窗口的中心，并与一个尺度和长宽比相关（图3左）。默认情况下，我们使用3个尺度和3个长宽比，在每个滑动位置产生k=9个锚点。对于大小为Wtimes;H（通常约为2400）的卷积特征映射，总共有WHk个锚点。
平移不变的锚点
我们的方法的一个重要特性是它是平移不变的，无论是在锚点还是再计算相对于锚点的区域提议的函数。如果在图像中平移目标，提议应该平移，并且同样的函数应该能够在任一位置预测提议。平移不变特性是由我们的方法保证的。作为比较，MultiBox方法[27]使用k-means生成800个锚点，这不是平移不变的。所以如果平移目标，MultiBox不保证会生成相同的提议。
平移不变特性也减小了模型的大小。MultiBox有(4 1)times;800(4 1)times;800维的全连接输出层，而我们的方法在k=9个锚点的情况下有 (4 2)times;9维的卷积输出层。因此，对于VGG-16，我们的输出层具有2.8times;1042.8times;104个参数（对于VGG-16为512times;(4 2)times;9），比MultiBox输出层的6.1times;106个参数少了两个数量级（对于MultiBox [27]中的GoogleNet[34]为1536times;(4 1)times;800）。如果考虑到特征投影层，我们的提议层仍然比MultiBox少一个数量级。我们期望我们的方法在PASCAL VOC等小数据集上有更小的过拟合风险。
多尺度锚点作为回归参考
我们的锚点设计提出了一个新的方案来解决多尺度（和长宽比）。如图1所示，多尺度预测有两种流行的方法。第一种方法是基于图像/特征金字塔，例如DPM[8]和基于CNN的方法[9]，[1]，[2]中。图像在多个尺度上进行缩放，并且针对每个尺度（图1（a））计算特征映射（HOG[8]或深卷积特征[9]，[1]，[2]）。这种方法通常是有用的，但是非常耗时。第二种方法是在特征映射上使用多尺度（和/或长宽比）的滑动窗口。例如，在DPM[8]中，使用不同的滤波器大小（例如5times;7和7times;5）分别对不同长宽比的模型进行训练。如果用这种方法来解决多尺度问题，可以把它看作是一个“滤波器金字塔”（图1（b））。第二种方法通常与第一种方法联合采用[8]。
作为比较，我们的基于锚点方法建立在锚点金字塔上，这是更具成本效益的。我们的方法参照多尺度和长宽比的锚盒来分类和回归边界框。它只依赖单一尺度的图像和特征映射，并使用单一尺寸的滤波器（特征映射上的滑动窗口）。我们通过实验来展示这个方案解决多尺度和尺寸的效果（表8）。
表8：Faster R-CNN在PAS-CAL VOC 2007测试数据集上使用不同锚点设置的检测结果。网络是VGG-16。训练数据是VOC 2007训练集。使用3个尺度和3个长宽比（69.9i.9%）的默认设置，与表3中的相同。
由于这种基于锚点的多尺度设计，我们可以简单地使用在单尺度图像上计算的卷积特征，Fast R-CNN检测器也是这样做的[2]。多尺度锚
资料编号：[3829]
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