目标检测神经网络
概念
模型分类有三种：图像分类即输出图像类别和概率；单目标检测，输出目标的概率和位置；多目标检测，同时输出多个目标的分类、位置、概率。
位置检测分为两种形式：一种是矩形框；另一种是关键点。
交并比，Intersection Over Union，模型推理的矩形框与真值矩形框的重叠度，用于判断结果精度。
非极大值抑制：从同一目标上的多个矩形框筛选最好的一个。
算法流程：
- 剔除概率小于阈值的框
- 从剩余的框中选择概率最大的
- 剔除与前框IOU大于阈值的框，重复步骤2，直到唯一
NMS iteratively removes lower scoring boxes which have an IoU greater than iou_threshold with another (higher scoring) box.
典型方法介绍
从流程上可分为一步、两步检测方法两大类，前者以YOLO系列等模型为代表，后者即RCNN系列，YOLO的主要流程：
- 将图像划分GxG个网格
- 对每一个网格图像做CNN预测
- 对重叠的框运行NMS
本篇主要介绍RCNN系列。
Region-based CNN系列
RCNN系列是典型的两步检测：先找ROI，再对ROI识别。
用颜色、纹理（灰度）直方图判断两个候选区域是否相近。
图像尺度是有限的，所以用随机选区域做目标检测是可行的。
用CNN对每个候选框提取固定长度特征向量。
将不同大小的候选框做缩放，RCNN论文采用各项异性缩放、padding=16的精度最好。
RCNN基本流程：
a. 提取2k个候选区域
b. 合并候选区域
c. 对区域做填充、缩放，提取卷积特征
d. 用各类各自的SVM判断是否为某一类型。为什么用SVM而不是分类网络，负样本的定义是与GT的IOU<0.3的Bbox，数据量较少，标注比较宽松，CNN容易过拟合。
e. 优化BBox
对上千个ROI做CNN推理，计算量大，无法满足效率要求。
Fast-RCNN
用整张图像的CNN推理解决RCNN的低效。
结构：
图像 > CNN（Conv + Max pooling） > feature map
region proposal + feature map > ROI pooling > feature vector > 2 sibling FC layers
其中，
FC > softmax > cls
FC > bbox (4 values)
ROI pooling 是max pooling，FastRCNN论文把一个ROI划分为7*7个子窗口，每个子窗口做max-pooling，输出特征向量。
示例，设图像尺寸为40x40，CNN提取的featureX的尺寸为4x4，设图像上ROI的左上、右下点坐标为（0，0，20，20）、（0，10，30，30），则应从X[0:3,0:3]和[1:4,0:4]做max-pooling。
Faster-RCNN
使用Region Proposal Network替换selective search，实现region proposal，模型其他结构不变。
Region Proposal Network
“Region Proposal algorithms hypothesize object locations. An RPN is a fully convolutional network that simultaneously predicts object bounds and objectness scores at each position. On top of these convolutional features, we construct an RPN by adding a few additional convolutional layers
that simultaneously regress region bounds and objectness scores at each location on a regular grid.”
对feature map做卷积，获取一个新的通道为c的feature map，每个像素生成一系列不同尺寸和宽高比的anchor box，各个box中心像素的长度为c的特征向量推理objectness，回归其坐标，采用非极大值抑制合并重叠的目标，输出目标候选框进入ROI pooling。
代码
原版
rbgirshick使用caffe框架，feature map的通道维数512，经过RPN的第一层卷积，平行过分类层和坐标回归层；分类时HW不变，通道数变为18，指示9个anchor的objectness，分为bg与fg；回归坐标时HW不变，通道数变为36，即9个anchor的坐标。在RoI-Head网络中，将RoI区域对应的feature map进行截取，而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map。
mmdetection
TwoStageDetector衍生Fast-RCNN
残差计算在函数forward_train()
Related Works
Object Proposal
As external modules independent of detectors.
Grouping super-pixels: Selective Search
Sliding windows: EdgeBoxes
Deep Networks for Object Detection
OverFeat uses a fully-connected layer to predict bounding-box coordinates. The FC is turned into a convolutional layer for multiple class-specific objects.
MultiBox generates region proposals with a network whose last FC predicts multiple class-agnostic boxes.
We discuss OverFeat and MultiBox in more depth later in context with our method.
参考：
- RCNN论文
- Fast-RCNN论文
- Faster-RCNN论文
- rbgirshick的Fast-RCNN
压电侠)
