RCNN区域卷积神经网络
前言
在经历了一段时间的胡碰乱撞之后，对基于深度学习的目标检测有了初步的认识，决定开始系统地学习目标检测算法，品读论文，研究算法，编程实现。作为小白，还是从早期经典的RCNN开始入手。
RCNN详解
1.摘要
RCNN(region with CNN features)，区域卷积神经网络。主要有以下两个创新点：
(1) 通过图像分割和选择搜索(selective search)得到候选框(region proposal)，然后在候选框上使用CNN提取特征，用于定位和识别物体。
(2) 当带标签的训练数据不足时，对辅助任务的大训练集进行有监督训练，然后在小数据集上进行微调(fine-tune)。
2.训练过程
(1) 预训练卷积网络
- 在ILSVRC2013训练集上图片resize到227x227，有监督预训练alexnet。
(2) 卷积网络参数微调
- 首先，根据特定任务修改alexnet最后几层结构。
- 在小数据集中，对每张图片通过选择搜索得到的约2000个候选框，与groundtruth的iou>=0.5的为正样本，其他为负样本，resize到227x227，迭代训练alexnet 200~500步，微调alexnet参数。
(3) 训练svm分类器
- 在小数据集中，对每张图片通过选择搜索得到的候选框，与groundtruth的iou>0.6的为正样本、iou<0.1的为负样本，resize后经过alexnet全连接层输出的4096维特征向量，放入训练集（防止正负样本数量相差太多，分类器偏向负分类），训练svm分类器。剩下的resize后经过alexnet全连接层得到特征向量，作为待定的测试样本。
- 由于这样训练集负样本比较单一，没有部分包含目标的候选框，所以用难负例挖掘(hard negative mining method)。用训练好的svm分类器在测试样本中预测，对于预测结果为正的测试样本，将其中得分前百分之10的作为负样本加入训练集，重新训练，直到svm分类器在训练集上正确率不再提高，或者训练集数量不足10个，停止迭代。
(4) 训练boundingbox回归
- 在小数据集中，对每张图片通过选择搜索得到的候选框，与groundtruth的iou>0.6的resize后经过alexnet全连接层输出的特征向量加入训练集，对应搜索框的[x,y,w,h]与groundtruth的[gx,gy,gw,gh]变换得到[tx,ty,tw,th]，作为输出加入训练集。
- boundingbox回归作为线性回归问题，把训练集中特征向量作为输入，[tx,ty,tw,th]作为输出，训练该线性回归模型。
3.测试过程
(1) 测试图片选择搜索得到候选框，筛选，并且resize到227x227。
(2) 所有候选框经过alexnet，提取全连接层输出的4096维特征向量。
(3) 特征向量通过svm分类，保留其中包含目标的。
(4) 包含目标的特征向量，boundingbox回归后范围处理得到精确位置。
(5) 剩下的特征向量进行非极大抑制，得到最终结果。
参考
1.RCNN(regions with CNN features)论文
论文翻译参考以下网址，第一个博客更贴近原论文，第二个条理更清晰，更详细，细节更到位：
https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/78599229
https://blog.csdn.net/wopawn/article/details/52133338
2.知识点1：边框回归(bounding box)
在论文第一章Introduction中，作者使用了边框回归(boundingbox)的方法有效减少了定位偏差(mislocation)。边框回归的介绍可以参见：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438
3.知识点2：选择搜索(selective search)
论文第二章用RCNN目标检测中，在产生候选框(region proposal)时采用了选择搜索(selective search)的方法，该方法的介绍，可以参考：https://blog.csdn.net/mao_kun/article/details/50576003
在选择搜索(selective search)产生候选框(region proposal)时，在图像分割部分采用了基于图的图像分割算法(Effective graph-based image segmentation)，参考：https://blog.csdn.net/surgewong/article/details/39008861
4.知识点3：难负例挖掘(hard negative mining method)
论文在2.3训练时采用了难负例挖掘算法(hard negative mining method)，主要是因为负例过多，正例只有ground-truth，所以在分类时容易把部分包含目标的候选框(region proposal)误判为正例，此时把这些误判的样本作为负例加入负样本集，重新训练，直到成绩不再提升为止。
编程实现
文中关于图像分割算法(Effective graph-based image segmentation)的python实现，在我的另一篇博客中有详细描述：
https://blog.csdn.net/u014796085/article/details/83449972
关于选择搜索(selective search)的python实现：
https://blog.csdn.net/u014796085/article/details/83478583
RCNN训练及测试过程的python实现，已经完成，博客很快会写，到时补充。
总结
暂时先写这么多，研究后会继续补充，不对之处欢迎指正。