经典目标检测R-CNN系列(2)Fast R-CNN

Fast R-CNN是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。
同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(Pascal VOC数据集上)。

1 Fast R-CNN的前向过程

Fast R-CNN算法流程可分为3个步骤

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Fast R-CNN除了先以一个相对独立的步骤生成区域建议之外，其余4个主要环节均以整合在一起的神经网络结构来实现：卷积特征提取、RoI特征提取、类别预测和位置预测。目标检测的最后还包括后处理环节，实现包围框绝对位置计算、类别-位置绑定和基于NMS的冗余包围框去除。

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Fast-RCNN不限制输入图像的尺寸。
原始图像整体以全卷积（fully convolutional）方式输入CNN得到卷积特征图，以某一卷积层的特征图作为最终输出，得到卷积特征。
- 例如，主干网络结构采用VGG16，以卷积层conv5_3的输出作为特征图，则得到的特征图具有512个通道，降采样倍率为16【卷积特征提取仅使用conv1至conv5部分】。

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RoI池化层以卷积特征和经过对应比例缩小的区域建议（在Fast R-CNN中称为RoI）作为输入，对投射在特征图上的RoI进行W×H的网格划分（W和H为RoI池化层的超参数，分别表示网格的宽度和高度，也就是输出特征图的宽度和高度），逐通道在每个网格上做最大池化，各个通道独立操作。
与SPP-Net不同的是，RoI池化层的网格划分仅在一个固定尺度上进行。即RoI池化可以看作是SPP-Net中SPP层的单一尺度版本。
RoI池化得到的特征图随后输入若干层全连接层，进行进一步的特征变换。

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得到的RoI特征“兵分两路”，分别进行类别预测与位置预测。

在类别预测分支中，RoI特征被输入一个输出维度为目标类别数 K 的全连接层、配有softmax分类器的分支网络，得到类别分布预测，从而实现类别判定。

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实现包围框绝对位置计算、类别-位置绑定和基于NMS的冗余包围框去除。

在Fast R-CNN中，类别预测与位置预测均通过全连接层实现，全连接操作的本质为向量的线性变换。
例如产生的RoI数量为2000个（参考R-CNN中选择性搜索得到的区域建议个数），用于位置预测分支全连接层的乘法计算量将超过6.8亿次（具体为2000×84×4096=688128000次），如此大规模的计算需要大量的时间开销，严重限制了目标检测的速度。
所以为了提高目标检测速度，Fast R-CNN采用基于奇异值分解。实践表明，Fast R-CNN利用该方法，以MAP损失0.3%的代价换来30%的速度提升。

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Fast R-CNN类别预测分支为每个RoI预测C个类别的概率分布p=(p0,p1,…,pC−1)

在基于神经网络的模型中，概率分布一般由具有C个输出的全连接层配合softmax函数得到

设与RoI相关的GT类别为u(u=0,1,…,C−1)，则类别预测的损失可以定义为交叉熵误差
$L_{cls}(p,u)=−log⁡p_u$

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从上述函数定义可以看出，与R-CNN和SPP-Net使用的 L2 损失相比，平滑 L1 损失对包围框位置偏差的惩罚、尤其是对偏差很大情况下（离群点，outliers）的惩罚更加平滑，从而防止梯度过大造成梯度爆炸（exploding gradients）。

优点

缺点

在速度方面，从利用CNN提取卷积特征到获得最终结果，Fast R-CNN处理一幅图像的时间大约为0.3秒，但是如果以基于选择搜索的方法进行区域建议生成，仅此一步操作就需要2至3秒，可以说区域建议生成成为制约Fast R-CNN整体速度的瓶颈。
在流程方面，无论在训练阶段还是测试阶段，区域建议环节生成还是独立于CNN之外，还是没有完全实现端到端。

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