Faster-RCNN 理解

GPU上达到5fps

流程：

1、将图像输入网络得到相应的特征图

2、使用RPN结构生成候选框，将RPN生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵

3、将每个特征矩阵通过ROI pooling层缩放到7*7大小的特征图，接着将特征图展平通过一系列全连接层得到预测结果。

即：RPN+Fast R-CNN

256-d ：ZF-Net 512-d：VGG16

在feature map 用3*3conv，padding=1，得到shape与feature map 相同的特征矩阵，再分别经过1*1卷积，卷积核个数为2k，4k进行处理，得到cls，reg。原论文中K=9

对于特征图上的每个3*3的滑动窗口，计算出滑动窗口中心点对应原始图像上的中心点，并计算出k个anchor boxes.

步距=原图的宽度 / 特征图的宽度，再取整

步距=原图的高度 / 特征图的高度，再取整

特征图黑点位置对应原图的位置：x：步距*3，y：步距*3

再以原图黑点为中心，生成k个anchor box，这个anchor可能包含目标，也可能不包含

cls ：0.1：为背景概率，0.9为前景概率，每两个表示一个box，这里不进行分类

每个anchor的面积

由中心点生成9个anchor，2*9个cls，4*9个reg

对于ZF-Net感受野：171

对于VGG感受野：228 ，但为什么在原图上能够预测比它大的的边界框？（如256，512）

原论文作者的看法：根据经验，只看到一部分，也能够大概猜出整体位置区域，实际使用也是有效的。

对于一张1000*600*3的图像，大约有60*40*9（20k）个anchor，忽略边界的anchor以后（即一些anchor超过了边界），剩下约6k个anchor。利用RPN生成的边界框回归参数将anchor调整到候选框，将6k个anchor调整为6k个候选框，这里的anchor与候选框不一样，对于RPN生成的候选框之间存在大量重叠，基于候选框的cls得分，采用极大值抑制，IoU设为0.7，这样每张图片只剩2k个候选框。

训练数据（正负样本）：随机采样256个anchor，由正负样本组成（1：1），正样本不够128，负样本填充。

正样本：1、Iou超过0.7认为是正样本。2、找到与groundtruth 最大iou的anchor也定义为正样本

（一般取第一个条件足够）

负样本：iou<0.3

正负样本之外的全部丢弃掉

RPN损失：