【目标检测经典算法】R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN详解系列一：R-CNN图文详解

news2025/1/19 23:01:18

学习视频：Faster-RCNN理论合集

概念辨析

在目标检测中，proposals和anchors都是用于生成候选区域的概念，但它们在实现上有些许不同。

Anchors（锚框）： 锚框是在图像中预定义的一组框，它们通常以不同的尺度和长宽比分布在图像的每个位置。锚框的目的是覆盖图像中可能出现的各种目标形状和尺寸，以便在后续的目标检测过程中进行检测。在训练过程中，通过将锚框与真实目标框进行匹配，以确定哪些锚框包含目标，以及它们与目标的重叠程度。
Proposals（提议）： 提议是通过一种方法（如Selective Search或者Region Proposal Network）生成的候选区域。与锚框不同，提议的位置和形状不是预定义的，而是根据图像内容和算法生成的。提议通常是通过对图像进行分割、合并、过滤或其他技术来生成一组可能包含目标的区域。

总的来说，锚框是一种固定的形状和尺寸的预定义区域，而提议是根据图像内容和算法生成的候选区域。在训练和测试目标检测模型时，通常会使用锚框或提议来生成候选区域，并进一步对这些区域进行分类和定位。

R-CNN

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network） 是一种经典的目标检测方法，它将目标检测任务分解为两个子任务：1）生成候选区域（region proposals）；2）对每个候选区域进行分类和位置回归。

backbone : VGG16

在这里插入图片描述

R-CNN框架

R-CNN的模型框架总体分为四个部分：

Region proposal: Selective Search算法生成大量候选框
Feacure extraction :神经网络对候选框进行特征提取
Classification: 分类器对候选框内的物体进行分类
Bounding-box regression: 回归器对候选框位置进行修正

在这里插入图片描述

1. 候选框生成（使用SS算法）

在这里插入图片描述

什么是目标检测中的Selective Search (SS) 算法

Selective Search是一种常用于目标检测的候选区域生成方法。在传统的目标检测算法中，需要对图像中的每个可能包含目标的区域进行检测，但这样做会导致计算量巨大，尤其是在图像具有大量区域时。Selective Search的目标是通过一种高效的方式生成一组可能包含目标的区域，以减少后续目标检测算法的计算复杂度。

Selective Search算法的核心思想是通过结合不同的图像特征（如颜色、纹理、大小等）来生成候选区域。具体来说，该算法首先将图像分割成多个小的超像素，然后利用这些超像素之间的相似性进行合并，生成不同大小和形状的候选区域。最终，Selective Search输出一组具有多样性和丰富性的候选区域，其中有些可能包含真实目标。

这些生成的候选区域可以用作后续目标检测算法的输入，从而减少了需要检测的区域数量，提高了检测的效率。Selective Search已经成为了目标检测领域中的经典方法之一，在许多基于深度学习的目标检测算法中仍然被广泛使用。

2. 使用神经网络提取每个候选框的特征

在这里插入图片描述

由2000个候选框输入神经网络中，获取4096维的特征，变为2000*4096的矩阵。特征矩阵如下所示。

在这里插入图片描述

3. 分类器判定候选框所选物体的类别

在这里插入图片描述

NMS非极大值抑制

计算两个候选框（A和B）的IOU值，如果A和B两个候选框所计算的IOU计算结果都大于设定的阈值，则说明这两个候选框代表的是同一个物体，就把预测概率更低的候选框（B）删除，保留A，如此循环操作。

目的：剔除掉多个重复的候选框,只保留每个类中得分最高的候选框。

在这里插入图片描述

具体流程如下所示。

在这里插入图片描述

4. 回归器修正候选框位置

在这里插入图片描述
因为候选框位置可能不够精确，所以使用回归器对NMS剩下的候选框进行进一步的位置修正，从而得到每个类别得分最高的bounding box。

5. RCNN缺陷

计算量大：R-CNN需要在图像中生成大量的候选区域，并对每个候选区域进行CNN特征提取和分类，这导致了大量的重复计算，计算量巨大，使得其在实时性上受限。
训练和推理速度慢：由于R-CNN需要对每个候选区域进行独立的CNN前向传播，因此其训练和推理速度较慢，尤其是在大规模数据集上。
空间利用率低：R-CNN在生成候选区域时会产生大量的重叠区域，而且需要每个候选区域都要进行独立的CNN特征提取，这导致了空间利用率较低，计算资源的浪费。
不可端到端训练：R-CNN是一种多阶段的目标检测方法，需要分别训练生成候选区域的模块和分类位置回归的模块，这种多阶段的训练过程不利于端到端的优化。
感兴趣区域池化（RoI Pooling）的固定大小：R-CNN中的RoI Pooling操作将不同尺寸的候选区域映射到相同大小的特征图上，这会造成信息损失，尤其是对于较小的目标。