基于faster-rcnn的目标物体检测_最新的目标检测算法

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。对Region CNN算法不了解的同学，请先参看这两篇文章：《RCNN算法详解》，《fast RCNN算法详解》。

思想

从RCNN到fast RCNN，再到本文的faster RCNN，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 RCNN可以简单地看做“区域生成网络+fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Search方法。本篇论文着重解决了这个系统中的三个问题：

1. 如何设计区域生成网络
2. 如何训练区域生成网络
3. 如何让区域生成网络和fast RCNN网络共享特征提取网络

区域生成网络：结构

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。

特征提取

原始特征提取（上图灰色方框）包含若干层conv+relu，直接套用ImageNet上常见的分类网络即可。本文试验了两种网络：5层的ZF[³]，16层的VGG-16[[^-4]]，具体结构不再赘述。
额外添加一个conv+relu层，输出5139256维特征（feature）。

候选区域（anchor）

特征可以看做一个尺度5139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 { 12 8 2 , 25 6 2 , 51 2 2 } × \{128^2, 256^2, 512^2 \}\times {
128

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