前言

今天看一下大名鼎鼎的目标检测算法 R-CNN。

R-CNN系列推演：

• R-CNN 论文解读
• SSPnet 论文解读
• Fast R-CNN 论文解读
• Faster R-CNN 论文解读
• FPN 论文解读
• Mask R-CNN 论文解读

这篇R-CNN是后续的基础，得好好看看。

论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2524v5.pdf

这个论文有很多版本，这里是V5版本，其实每个版本之间核心内容差距不大，有的可能只是个别单词的差别，原始版本和这个V5版本第四章不一样，V5版本新加了一章(非重点内容),所以用那个版本都行。

论文题目:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

R-CNN是两阶段目标检测算法的开山鼻祖。

两阶段：

• 先从目标图片中提取候选框
• 再对候选框进行分类

两阶段或多阶段目标检测的推演:

• R-CNN(2013)
• SPPNet(2014)
• Fast R-CNN(2015)
• Faster R-CNN(2015)
• FPN(2016)
• Mask R-CNN(2017)

1.Abstract(摘要)

作者在摘要中说，传统的计算机视觉已经瓶颈了，所以作者在深度学习上来提出一些方法和思想来打破这个瓶颈，就是先提候选框，然后再对候选框逐个分类。改进之后的算法模型在VOC 2012上比之前的平均精度(mAP)提升了30%。作者先在imagenet上进行训练，然后迁移学习，在VOC上微调，作者也做了很多实验可以证明该模型确实学习到了很多特征。

region proposals ：候选框提取

因为候选框提取是这个模型的主要功能，所以取名 R-CNN ，其中R对应region 。

最后放的那个连接，里面就是相关的代码。

关于 PASCAL VOC 数据集：

PASCAL VOC挑战赛 （The PASCAL Visual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛, PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。
很多优秀的计算机视觉模型比如分类，定位，检测，分割，动作识别等模型都是基于PASCAL VOC挑战赛及其数据集上推出的，尤其是一些目标检测模型（比如大名鼎鼎的R CNN系列，以及后面的YOLO，SSD等）。
PASCAL VOC从2005年开始举办挑战赛，每年的内容都有所不同，从最开始的分类，到后面逐渐增加检测，分割，人体布局，动作识别（Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification）等内容，数据集的容量以及种类也在不断的增加和改善。该项挑战赛催生出了一大批优秀的计算机视觉模型（尤其是以深度学习技术为主的）。

2.Introduction(引言)

最近论文看多了，基本摸清套路了，一个正规的论文引言部分就那么几个点，介绍当前领域的瓶颈和痛点，前人达到的最好的水平，作者能改进的地方和思路。

开头第一句话就是俩单词，Features matter. 上来就告诉你 特征很重要。毕竟要在图片上做操作，模型对图片的认识程度取决于学习到了多少有用的特征，有用的特征越丰富，能做的事就越多，精度就越高。所以作者在这里就是直接强调了一波特征的重要性。作者敢这么提，那说明这个模型在特征提取方面的效率应该是做的非常出色了。

按照套路，引言第一段就介绍 当前计算机视觉领域的痛点和瓶颈，提到了人工设计的特征提取方法SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（梯度直方图）。这俩都是19几几年到20年初的东西，通过像素层面的领域信息计算来得出结果的。使用这些方法在VOC上很多年都没有什么大进展。

第二段提到了一个什么V1表皮层区域，我查了查资料，作者这里可能想表达 使用之前的技术像HOG和SIFT都只能学习到图片的表层信息，像灵长类动物的V1表层区域。前面也说了这些老技术只能在局部像素领域上计算，所以类似于深度学习的浅层网络，没有后续的语义信息的整合功能。

作者在第二段已经隐晦的提出了多阶段的处理方案，因为你老技术都是一个阶段嘛，就类似于V1表层区域的阶段，所以应该有很多阶段，比如第一阶段是表层，后续阶段的抽象 整合等，最后变成语义信息。

后面继续介绍前人的工作，其中有意思的是貌似介绍到了LeNet-5的灵感，说是有个日本的科学家做实验发现大脑的多层处理图片信息的情况，然后LeCun把他融合进了深度学习里。

然后又是说了一大堆前人的工作，我就不说了，直到作者提出了两个待研究的问题，第一个是怎么样去训练一个有很好表示能力的神经网络用来定位(目标检测嘛肯定位是非常重要的一步)。第二个就是如何解决VOC数据集的数据量很少的问题。

这里要顺带说一下 图像分类和目标检测的一些区别:

• 图像分类只需要给网络一张图片让他去训练，网络得到N个结果，取其中概率最大的那个就行了，最后得到的是一个图片的所属类别。
• 而目标检测需要画出来一张图片中的每一个物体的框，并且对每一个框进行分类。

作者后面说目标检测问题可以当作回归问题（regression problem）来解决，但在作者的那个时代。将其当作回归问题来解决是很难的，作者通过实验表明，使用回归mAP在30%左右，没用回归方法达到了58%。

我不知道作者这里说的回归问题是不是机器学习里的那个回归，应该是吧，机器学习里的回归问题就是建模再找数据之间的关系。

顺带一提yolo系列就是把目标检测当作回归问题来解决的。

后面又提到一个方法就是滑动窗口法，该方法需要保持图片的高空间分辨率，空间分辨率就是feature map的长宽，像池化层肯定会减少长宽，所以下采样就不能太狠，网络不能很深，作者的网络比较深，所以用不了这个方法。

总之说来说去就是传统的啥方法也用不了，都有各种各样的缺陷。顺而可以提出作者自己的方法，就是开头说的那种两阶段的方法，作者具体描述了一下这两个阶段，在预测推断的时候先生成2000个与类别无关的候选框，再将每一个候选框送给CNN，CNN将在每一个候选框中提取特定长度的特征向量，也就是说建立一个向量，这个向量里一堆数，这个向量就是他提取出来的特征，然后再将这个向量送给对每个类别进行了单独训练的线性SVM中，这就解决了俩问题中的模型算法的问题，额好吧，恕我直言我不能理解大佬们的想法，这里面的具体操作过程我还没理清，不过也正常，像这种比较重要的论文前几遍都是大面积的不理解，就跟刚开始看LeNet里那个dropout思想的卷积一样，慢慢来吧或许过几个月就能懂了。

解决第二个问题，就是数据量少，lable标签也少的问题，传统方法就是无监督训练+监督微调，作者也是特意的在这个方法前面加上了 conventional这个单词，也就是传统的意思，虽然确实这个无监督+监督方法是传统方法，但是作者这么一加就表明有点low的意思，说明作者肯定不会使用这个方法了，这个问题的解决方法在开头也是说过了，就是迁移学习的方法，先在imagenet数据集上预训练，然后再去VOC数据集上做微调。

用了这两个解决办法之后的精度在54%，那些传统的方法精度为33%。高了21%。

然后作者又说自己的参数量很少，模型很高效，实际上我在查阅资料的时候发现R-CNN并不高效，他有很多的重复计算，并且看上面的操作步骤，先提取2000个候选框，然后给CNN 再给SVM，实际上是一个工作串，比较容易出问题，就这样还说自己高效，当然 他是对比在此之前的模型，而且毕竟在写论文嘛，VGG不是也在自己的论文里说他高效嘛。却不知后面的论文都跟VGG比较，后来流传着一句话 反面教材VGG哈哈。手动狗头。

这时候看开头的这个图：

这个图就是在说该模型的步骤，一张图片提取2000张候选框。每一个候选框进行缩放，缩放成227* 227大小的送给CNN里，每一个框都送给CNN，再送给SVM。这里是有多少个类别就有多少个SVM。

作者在引言的最后说到一个结论，加入回归方法之后可以显著降低定位错误。并且模型用在分割任务上也有很好的性能。

好家伙这篇论文的引言好长，而且很多地方都不能直接略过 就离谱。

3.Object detection with R-CNN（基于R-CNN的目标检测）

这一章节作者就开始详细阐述他R-CNN模型的三个阶段了。

提取候选框

提取候选框的方法-----selective search 。

作者在这里介绍了好几种提取候选框的方法，但是直接选择了selective search，也没说为啥选这个，所以我觉得不必要了解selective search背后的算法原理了。

关于 selective search:

selective search:叫做选择性搜索，顾名思义是有选择的搜索。先对图片聚类产生初始分割区域，根据颜色、纹理、大小、相似度等加权合并产生候选框。

用 selective search 提取出来2000个候选框，然后交给下一步的CNN进行特征提取。

提取特征

这里就接受到上面传过来的候选框，然后使用CNN进行特征提取。

作者这里使用的Alexnet网络进行特征提取，将候选框强行缩放到227 * 227的RGB图像，这里是一刀切式的缩放，就假如是个矮圆形，也给你强行拉伸成椭圆。

后面一段中有两个名词:

non-maximum suppression:

非极大值抑制，简单的说就是一个寻找局部最大值的过程。但候选框被选出后送入分类器得到一个得分，先拿到最大得分的，然后判断其他框于当前最大的分框的重合度(IOU),如果该重合度超过一定阈值则删除，这个也好理解，就是程序通过判断吧可能重复标注的候选框删掉。

IOU:

IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，一般指代模型预测的 bbox 和 Groud Truth 之间的交并比。只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测,也就是说，这个标准用于测量真实和预测之间的相关度，相关度越高，该值越高。

作者的实验也给出了一个时间，预测一张图片在CPU上需要53秒，在GPU上需要13秒，好家伙，也太慢了，虽然那个时候的GPU还没现在的厉害，不过R-CNN的模型慢也是不可忽视的一部分因素，这要是放到工业上，13秒才能处理好，无人车早不知道撞哪里去了。

特征提取之后得到 2000 * 4096的矩阵， 就是2000个候选框 和每个候选框的4096维特征。让该矩阵和SVM的4096维权重矩阵相乘，这个SVM的权重矩阵是4096 * N的 ，N是类别，最后相乘得到的结果就是每一个候选框在类别上的概率。

在这可以看出来，费时的操作在获取 2000* 4096矩阵这，也就是将每个候选框送到CNN到识别结束这块操作。

训练细节

在前面也说过了，就是先Imagenet然后迁移学习微调。我也是发现了，在上一节也是，就是提取候选框，提取特征，然后SMV这三步，在论文中好几个地方都出现了，这节也是，微调这个在好几个地方都说一变，写论文奥义是吧，一个东西来回的说，变着法的说。

后面说了一堆的训练细节和微调细节，按照惯例大概看了一下就过了，毕竟DL就是玄学，我觉得这些调参的参数并不能泛化，大概遵守就行。比如微调中的超小学习率等等。

细节里有一个正负样本，简单的说一下，负样本就是与我们要识别的图片主题无关的候选框，比如要识别狗，负样本就是狗叼着的一根骨头，而正样本就是狗本身的那个候选框，实际操作中 负样本的数量很可能远大于正样本，所以要统一采样正负样本规定比率的数量。防止模型光学习负样本了(正样本过采样，负样本下采样)。

至于模型如何分辨正负样本，作者将所有与 ground-truth 框重叠 ≥ 0.5 IoU 的区域建议视为该框类别的正面，其余视为负面。

注意，上面说的0.5 IOU是在CNN中的阈值，当数据送到SVM中，这个阈值变成 <= 0.3 Iou的为负样本，也就是 >=0.7的为正样本。这个阈值是通过预实验得到的(网格搜索预实验)。

在训练SVM分类的时候因为数据太大没法放到内存，所以提到一个方法: hard negative mining method,查阅资料得知，该方法相当于一个错误纠正区，将分错的地方全放进来，然后不断的让其再次训练，再次学习，错题本？

本章最后使用了两节说明了模型在VOC10-12和image2013数据集上的结果，别看了，记住一个字, 好！就完了。

4.Visualization, ablation, and modes of error(可视化，消融，错误模式)

可视化

上来作者先介绍了一下可视化目前的情况，可视化CNN第一层是很容易的，后面就比较难了，可解释性也比较差，然后提到了一下ZFNet的反卷积可视化方法。

然后作者提出了自己的可视化方法，将所有的候选框输入找到能使得某个feature map中的某个值产生最大激活的候选框。

使用下面这个图理解一下这个方法。

上面的绿色矩形就是卷积之后得到的feature map，现在只关注该feature map中的一个值，然后将全部候选框怼进去，看看那几个框能使得该值最大,则这些框就是当前神经元学习的信息。

作者在后面放了一张图，我就截取其中的一小部分来看看，这一行是一个神经元学习的特征，可以看出来，这个神经元学习的就是 黑点 点阵 这个特征，狗的眼睛也可以看作一个稀疏的 黑点阵嘛。

对照试验(消融实验)

其实就是单一变量的对照试验(Ablation studies)。

3.2节 开头有一个短语 half-wave rectified ，实际上就是Relu激活函数嘛，看后面的公式也能看出来，整这么玄乎还。

前几段作者在介绍CNN里各层的作用，用的就是不断切除某些层来看结果，在imagenet数据集上进行操作，就是还没迁移到VOC的那个阶段。
直接看这一块的结论，作者将fc6和fc7砍掉之后性能没什么变化，也就说明预训练的实际性能来源于卷积操作，而不是全连接。

后续又说了一些有的没的非关键点，都是DPM和HOG等传统模型的相互比较，总而言之都是渣渣，而且都是老模型，精度上相差太多，没必要深究。直接来看结论:

前三行是没有微调，直接在imagenet上训练的结果，中间的四行是加了微调，有加了BB（回归）之后的结果，最后三行就是传统的DPM算法(DPM就是HOG的改进版)。
效果最好的就是加粗哪一行 R-CNN+BB+微调。
从模型精度可以看出加了微调之后，全连接层的作用凸显出来了，这也说明可能CNN提取了通用的特征，微调时全连接FC针对特定领域。

错误模型

错误标号：

• LOC 分类正确 定位误差大。
• SIM 分类为近似类别。
• Dth 分类为非近似类别。
• BG FP背景识别为目标。

原文中有个单词 fired on，开火的意思，可以翻译成激活。在这里应该翻译成‘被识别’。

论文中给了图：

图里也能看出来 其中蓝色的部分 LOC也就是定位出错，在加入BB(bounding box) 回归之后明显降低了，在这也可以直到BB的一个大的用途就是减少定位错误。
所以R-CNN在分类上效果不错，定位上稍差点，暗示所给的2000个候选框效果不好，还有一个导致定位差的原因是CNN中的采样，采样池化带来的平移不变性，这是为啥不太理解，然后去查了查资料，发现有解释说因为不变性导致空间信息丢失从而定位变差，说实话这块不太理解。

后续的一张图，看的我一脸懵。

也是看了一下大佬们的解释，对每一张图片定义了如下的几种属性。

• Occlusion 被其他物体遮挡
• truncation 被其他物体截断
• bounding box area 标注框像素数量
• aspect ratio 标注框高宽比
• viewpoint 物体那些面可见
• part visibility 物体所有部分是否都可见

然后将上述这些指标放在图标的横坐标，其中纵坐标表示算法在该指标上的上下限，用红线连接该上下限。这个红线幅度用sensitivity表示。

也可以看出来在不断的改进模型 比如加BB加微调等之后，指标上下限都有所提升，最后的一个 是DPM模型，各项指标上下限都比较差。
所以这是想表明，全连接层学到了有用的东西，加上FN+BB+微调是最好组合？

5.Semantic segmentation（语义分割）

V5版本的论文，就是我在开头放的那个下载地址的版本论文，对比原始版新加入了第四章是介绍imagenet2013数据集的，主要是一些R-CNN配合imagenet数据集的概述，就略了，直接看第五章语义分割(对应原始论文第四章)。

语义分割就是将像素分类，直观到图上就是，目标检测画框是矩形框，而语义分割要做到画出轮廓。

这里就是将R-CNN模型用到了语义分割任务上面，说了一大堆和O2P等算法的对比实验过程，也没什么可看的。直接结论，R-CNN算法可以和O2P匹配，甚至超过一些。

作者最后的结论就是映照开头，说了一下那时候的很多方法对VOC没有什么大的突破，就我们的论文比较厉害，提出的方法对VOC有突破性进展。

附录这个图看一下:

在前面已经说过，送给CNN提取特征时的输入尺寸是227*227，所以对所有图片进行强制缩放， 附录这里给了几种缩放方法，最左边是原始图片，右边第一列是等比例缩放-连带周围像素，第二列是等比例缩放-不带周围像素，第三列是非等比例-不带周围像素。最后使用的连带邻近像素的非等比例缩放的方法(第三列的少许变形,连带周围16个像素)。

后面作者还检测了一下 imagenet和VOC重复的图片，大概有31张图片是重复的(fickr ID方法 ，就是一个图片网站),又换了一种算法 GIST，检测出来有38张重复图片 在imagenet2012和VOC2007,同为2012的情况下 有1.5%相同图片率。

为什么用SVM不用softmax？

作者正在最后的附录也说到这个问题，他们通过实验发现如果最后换成softmax性能相比较SVM会掉很多，原因就在于正负样本，在微调期间，正样本的框和真实框可能并不是重合的(IOU加入后),softmax在随机采样负样本上训练，而SVM加入‘错题本 hard negatives’机制，在错题本上训练，所以效果会好很多。

小总结

• 提出了两阶段目标检测算法。 1.提取候选框 2. 对候选框进行分类。
• 提候选框→CNN提特征→SVM分类。
• 迁移学习微调变成主流，对模型效果的提升是非常明显的。
• 提出了一个新的可视化中间层feature map 的方法 ：只关注该feature map中的一个值，然后将全部候选框怼进去，看看那几个框能使得该值最大,则这些框就是当前神经元学习的信息。
• 加入回归方法可以有效降低定位错误。
• 通过预实验加入正负样本和不同IOU的配置（依赖于迁移模型数据，泛化能力差）。
• 微调时的与真实框（GT）的IOU最大且IOU大于0.5的候选框为正样本，其余负样本，训练SVM的时候，真实框（GT）为正样本，与GT的IOU小于0.3为负样本，忽略与GT的IOU大于0.3的候选框

整体看下来R-CNN并不高效，但在当时算是非常有效的一个模型了，这一点有点像VGG，不过R-CNN有非常多的后续版本，我觉得R-CNN要走VGG的老路变成方面教材R-CNN了。

文中所说的ground-truth其实就是人工标注出来的那个框，可以发现，如果人工标注的框lable出现较大偏差 甚至出错的情况下，模型精准度就会直线下降，怪不得说现在DL拼的不是模型而是数据。

最后

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