keras faster R-CNN训练代码流程解读

最近学习faster RCNN 框架，把自己的理解记录下来，前提是已经知道大致原理和流程。

知乎有类似博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31649026，写的挺好的。

Step1、生成基础模型的共享层

shared_layers = nn.nn_base(img_input, trainable=True)

Step2、在share_layer基础上，生成rpn和classify基础模型

rpn = nn.rpn(shared_layers, num_anchors)

classifier = nn.classifier(shared_layers, roi_input, cfg.num_rois,...)

Step3、Rpn和classify模型编译，包括定义Loss function.

model_rpn.compile(loss=[rpn_loss_cls, rpn_loss_regr])

model_classifier.compile(loss=[class_loss_cls,class_loss_regr])

两个模型都包括分类与回归损失函数

Step4、读取数据RPN网络训练数据

X, Y, img_data = next(data_gen_train)

X,Y表示的是一张输入图片（6000*1240）生成的RPN网络，大概2万多张

#Y--是图像计算的rpn网络包括Y[0]，Y[1]

#Y[0]--(1,width,height,num_anchor*2),width,height分别表示feature map的width,height;(1,width,height,0:num_anchor)表示y_is_box_valid，即anchor是否有效；(1,width,height,num_anchor：)表示(1,width,height,0:num_anchor)，即窗口内是否有目标/重叠。

#X--(1,width,height,num_anchor*9)，表示每一个窗口的梯度（平移和缩放因子）

Step5.迭代RPN网络，更新网络权值

loss_rpn = model_rpn.train_on_batch(X, Y)

step6.用此时的RPN网络预测

P_rpn = model_rpn.predict_on_batch(X)

Step7.窗口筛选

result = roi_helpers.rpn_to_roi(P_rpn[0], P_rpn[1], cfg, K.image_dim_ordering(), use_regr=True,overlap_thresh=0.7,max_boxes=300)

#将开始的2000多个窗，通过筛选300个，result存储的是框的featuremap上的坐标（x1,y1,x2,y2）

#得到了region proposals，接下来另一个重要的思想就是ROI，可将不同shape的特征图转化为固定shape，送到全连接层进行最终的预测。

#rpn_to_roi接收的是每张图片的预测输出

step8.为classify网络准备数据

X2, Y1, Y2, IouS = roi_helpers.calc_iou(result, img_data, cfg, class_mapping)

#note: calc_iou converts from (x1,y1,x2,y2) to (x,y,w,h) format

#通过calc_iou()找出剩下的不多的region对应ground #truth里重合度最高的bbox，从而获得model_classifier的数据和标签。

#X2保留所有的背景和match bbox的框； Y1 是类别one-hot转码；

#Y2是对应类别的标签及回归要学习的坐标位置; IouS是debug用的。

step9.classify网络训练

loss_class = model_classifier.train_on_batch([X, X2[:, sel_samples, :]],[Y1[:, sel_samples, :], Y2[:, sel_samples, :]])

最后

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