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Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.
本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。
作者在github上给出了基于matlab和python的源码。
上一节我们介绍到Fast R-CNN网络，Fast R-CNN看似很完美了，但是Fast R-CNN中还存在着一个优点尴尬的问题，它需要先使用Selective Search提取框，这个方法比较慢，有时，检测一张图片，大部分时间不是花费在计算神经网络分类上，而是花在Selective Search提取框上！在Fast R-CNN升级版Faster R-CNN中，使用RPN(Region Proposal Network)网络取代了eSlective Search，不仅速度得到了大大提高，而且还获得了更加精确的结果。
从R-CNN到Fast R-CNN，再到本文的Faster R-CNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复，完全在GPU中完成，大大提高了运行速度。
Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络(RPN)+Fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替Fast R-CNN中的Selective Search方法，网络结构如下图。本篇论文着重解决了这个系统中的三个问题：
步骤如下：
经过CNN网络前向传播至最后共享的卷积层，一方面得到供RPN网络输入的特征图，另一方面继续前向传播至特有卷积层，产生更高维特征图；
基本设想是：在提取好的特征图上，对所有可能的候选框进行判别。由于后续还有位置精修步骤，所以候选框实际比较稀疏。
RPN还是需要使用一个CNN网络对原始图片提取特征。为了方便读者理解，不妨设这个前置的CNN提取的特征为51x39x256，即高为51，宽为39，通道数为256.对这个卷积特征再进行一次卷积计算，保持宽、高、通道数不变，再次得到一个51x39x256的特征。
为了方便叙述，先来定义一个“位置”的概念：对于一个51x39x256的卷积特征，称它一共有51x39个"位置"。让新的卷积特征的每一个"位置"都"负责”原图中对应位置的9种尺寸框的检测，检测的目标是判断框中是否存在一个物体，因此共用51x29x9个“框”。在Faster R-CNN原论文中，将这些框都统一称为"anchor"。
特征可以看做一个尺度51*39的256通道图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积分别是128x128，256x256,512x512，每种面积又分成3种长宽比，分别是2:1,1:2,1:1 。这些候选窗口称为anchors。下图示出51*39个anchor中心，以及9种anchor示例。
对于这51x39个位置和51x39x9个anchor，下图展示了接下来每个位置的计算步骤。设k为单个位置对应的anchor的个数，此时k=9,。通过增加一个3x3滑动窗口操作以及两个卷积层完成区域建议功能，第一个卷积层将特征图每个滑窗位置编码成一个特征向量，第二个卷积层对应每个滑窗位置输出k个区域得分【表示该位置的anchor为物体的概率，这部分总输出长度为2xk(一个anchor对应两个输出：是物体的概率+不是物体的概率)】和k个回归后的区域建议【框回归，框回归的含义与Fast R-CNN中一样，一个anchor对应4个框回归参数，因此框回归部分的总输出的长度为4xk】，并对得分区域进行非极大值抑制后输出得分Top-N【文中为300】区域，告诉检测网络应该注意哪些区域，本质上实现了Selective Search、EdgeBoxes等方法的功能。
Faster R-CNN使用RPN生成候选框后，剩下的网络结构和Fast R-CNN中的结构一模一样。在训练过程中，需要训练两个网络，一个是RPN网络，一个是在得到框之后使用的分类网络。通常的做法是交替训练，即在一个batch内，先训练RPN网络一次，再训练分类网络一次。
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9247863.html
