摘要

  目前最先进的目标检测网络需要先用区域建议算法推测目标位置，像 SPPnet[7] 和 Fast R-CNN[5] 这些网络已经减少了检测网络的运行时间，这时计算区域建议就成了瓶颈问题。本文中，我们介绍一种区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），它和检测网络共享全图的卷积特征，使得区域建议几乎不花时间。RPN 是一个全卷积网络，在每个位置同时预测目标边界和 objectness 得分。RPN 是端到端训练的，生成高质量区域建议框，用于 Fast R-CNN 来检测。通过一种简单的交替运行优化方法，RPN 和 Fast R-CNN 可以在训练时共享卷积特征。对于非常深的 VGG-16 模型 [19]，我们的检测系统在 GPU 上的帧率为 5fps（包含所有步骤），在 PASCAL VOC 2007 和 PASCAL VOC 2012 上实现了最高的目标检测准确率（2007 是 73.2%mAP，2012 是 70.4%mAP），每个图像用了 300 个建议框。代码已公开。

1. 引言

  最近在目标检测中取得的进步都是由区域建议方法（例如 [22]）和基于区域的卷积神经网络（R-CNN）[6] 取得的成功来推动的。基于区域的 CNN 在 [6] 中刚提出时在计算上消耗很大，幸好后来这个消耗通过建议框之间共享卷积 [7,5] 大大降低了。最近的 Fast R-CNN[5]用非常深的网络 [19] 实现了近实时检测的速率，注意它忽略了生成区域建议框的时间。现在，建议框是最先进的检测系统中的计算瓶颈。
  区域建议方法典型地依赖于消耗小的特征和经济的获取方案。选择性搜索（Selective Search, SS）[22]是最流行的方法之一，它基于设计好的低级特征贪心地融合超级像素。与高效检测网络 [5] 相比，SS 要慢一个数量级，CPU 应用中大约每个图像 2s。EdgeBoxes[24]在建议框质量和速度之间做出了目前最好的权衡，大约每个图像 0.2s。但无论如何，区域建议步骤花费了和检测网络差不多的时间。
  Fast R-CNN 利用了 GPU，而区域建议方法是在 CPU 上实现的，这个运行时间的比较是不公平的。一种明显提速生成建议框的方法是在 GPU 上实现它，这是一种工程上很有效的解决方案，但这个方法忽略了其后的检测网络，因而也错失了共享计算的重要机会。
  本文中，我们改变了算法——用深度网络计算建议框——这是一种简洁有效的解决方案，建议框计算几乎不会给检测网络的计算带来消耗。为了这个目的，我们介绍新颖的区域建议网络（Region Proposal Networks, RPN），它与最先进的目标检测网络 [7,5] 共享卷积层。在测试时，通过共享卷积，计算建议框的边际成本是很小的（例如每个图像 10ms）。
  我们观察发现，基于区域的检测器例如 Fast R-CNN 使用的卷积（conv）特征映射，同样可以用于生成区域建议。我们紧接着这些卷积特征增加两个额外的卷积层，构造 RPN：第一个层把每个卷积映射位置编码为一个短的（例如 256-d）特征向量，第二个层在每个卷积映射位置，输出这个位置上多种尺度和长宽比的 k 个区域建议的 objectness 得分和回归边界（k=9 是典型值）。
  我们的 RPN 是一种全卷积网络（fully-convolutional network, FCN）[14]，可以针对生成检测建议框的任务端到端地训练。为了统一 RPN 和 Fast R-CNN[5] 目标检测网络，我们提出一种简单的训练方案，即保持建议框固定，微调区域建议和微调目标检测之间交替进行。这个方案收敛很快，最后形成可让两个任务共享卷积特征的标准网络。
  我们在 PASCAL VOC 检测标准集 [4] 上评估我们的方法， fast R-CNN 结合 RPN 的检测准确率超过了作为强大基准的 fast R-CNN 结合 SS 的方法。同时，我们的方法没有了 SS 测试时的计算负担，对于生成建议框的有效运行时间只有 10 毫秒。利用 [19] 中网络非常深的深度模型，我们的检测方法在 GPU 上依然有 5fps 的帧率（包括所有步骤），因此就速度和准确率（PASCAL VOC 2007 上是 73.2%mAP，PASCAL VOC 2012 上是 70.4%）而言，这是一个实用的目标检测系统。代码已公开。

2. 相关工作

  最近几篇文章中提出了用深度网络定位类确定或类不确定的包围盒 [21, 18, 3, 20] 的方法。在 OverFeat 方法[18] 中，训练全连接（fc）层，对假定只有一个目标的定位任务预测包围盒坐标。fc 层再转入卷积层来检测多个类确定的目标。MultiBox 方法 [3, 20] 从最后一个 fc 层同时预测多个（如 800）包围盒的网络中生成区域建议，R-CNN[6]就是用的这个。他们的建议框网络应用于单个图像或多个大图像的切割部分（如 224x224）[20]。我们在后文中讲我们的方法时会更深层次地讨论 OverFeat 和 MultiBox。
  卷积的共享计算 [18, 7, 2, 5] 高效、精确，已经在视觉识别方面吸引了越来越多的注意。OverFeat 论文 [18] 从图像金字塔计算卷积特征，用于分类、定位、检测。在共享的卷积特征映射上自适应大小的 pooling（SPP）[7]能有效用于基于区域的目标检测 [7, 16] 和语义分割 [2]。Fast R-CNN[5] 实现了在共享卷积特征上训练的端到端检测器，显示出令人惊叹的准确率和速度。

3. 区域建议网络

  区域建议网络（RPN）将一个图像（任意大小）作为输入，输出矩形目标建议框的集合，每个框有一个 objectness 得分。我们用全卷积网络 [14] 对这个过程构建模型，本章会详细描述。因为我们的最终目标是和 Fast R-CNN 目标检测网络 [15] 共享计算，所以假设这两个网络共享一系列卷积层。在实验中，我们详细研究 Zeiler 和 Fergus 的模型 [23]（ZF），它有 5 个可共享的卷积层，以及 Simonyan 和 Zisserman 的模型 [19]（VGG），它有 13 个可共享的卷积层。
  为了生成区域建议框，我们在最后一个共享的卷积层输出的卷积特征映射上滑动小网络，这个网络全连接到输入卷积特征映射的 nxn 的空间窗口上。每个滑动窗口映射到一个低维向量上（对于 ZF 是 256-d，对于 VGG 是 512-d，每个特征映射的一个滑动窗口对应一个数值）。这个向量输出给两个同级的全连接的层——包围盒回归层（reg）和包围盒分类层（cls）。本文中 n=3，注意图像的有效感受野很大（ZF 是 171 像素，VGG 是 228 像素）。图 1（左）以这个小网络在某个位置的情况举了个例子。注意，由于小网络是滑动窗口的形式，所以全连接的层（nxn 的）被所有空间位置共享（指所有位置用来计算内积的 nxn 的层参数相同）。这种结构实现为 nxn 的卷积层，后接两个同级的 1x1 的卷积层（分别对应 reg 和 cls），ReLU[15] 应用于 nxn 卷积层的输出。

image

  图 1：左：区域建议网络（RPN）。右：用 RPN 建议框在 PASCAL VOC 2007 测试集上的检测实例。我们的方法可以在很大范围的尺度和长宽比中检测目标。

平移不变的 anchor

  在每一个滑动窗口的位置，我们同时预测 k 个区域建议，所以 reg 层有 4k 个输出，即 k 个 box 的坐标编码。cls 层输出 2k 个得分，即对每个建议框是目标 / 非目标的估计概率（为简单起见，是用二类的 softmax 层实现的 cls 层，还可以用 logistic 回归来生成 k 个得分）。k 个建议框被相应的 k 个称为 anchor 的 box 参数化。每个 anchor 以当前滑动窗口中心为中心，并对应一种尺度和长宽比，我们使用 3 种尺度和 3 种长宽比，这样在每一个滑动位置就有 k=9 个 anchor。对于大小为 WxH（典型值约 2,400）的卷积特征映射，总共有 WHk 个 anchor。我们的方法有一个重要特性，就是平移不变性，对 anchor 和对计算 anchor 相应的建议框的函数而言都是这样。
  作为比较，MultiBox 方法 [20] 用 k-means 生成 800 个 anchor，但不具有平移不变性。如果平移了图像中的目标，建议框也应该平移，也应该能用同样的函数预测建议框。此外，因为 MultiBox 的 anchor 不具有平移不变性，所以它需要（4+1）x800－d 的输出层，而我们的方法只要（4+2）x9-d 的输出层。我们的建议框层少一个数量级的参数（MultiBox 用 GoogleLeNet[20] 需要 2700 万 vs.RPN 用 VGG-16 需要 240 万），这样在 PASCAL VOC 这种小数据集上出现过拟合的风险较小。

学习区域建议的损失函数

  为了训练 RPN，我们给每个 anchor 分配一个二进制的标签（是不是目标）。我们分配正标签给两类 anchor：（i）与某个 ground truth（GT）包围盒有最高的 IoU（Intersection-over-Union，交集并集之比）重叠的 anchor（也许不到 0.7），（ii）与任意 GT 包围盒有大于 0.7 的 IoU 交叠的 anchor。注意到一个 GT 包围盒可能分配正标签给多个 anchor。我们分配负标签给与所有 GT 包围盒的 IoU 比率都低于 0.3 的 anchor。非正非负的 anchor 对训练目标没有任何作用。
  有了这些定义，我们遵循 Fast R-CNN[5] 中的多任务损失，最小化目标函数。我们对一个图像的损失函数定义为

image

Lcls 是两个类别（目标 vs. 非目标）的对数损失

image

。对于回归损失 ，我们用

image

来计算，其中 R 是 [5] 中定义的鲁棒的损失函数（smooth L1）。

image

   这一项意味着只有正 anchor（Pi =1）才有回归损失，其他情况就没有（Pi

image

优化

  RPN 很自然地实现为全卷积网络 [14]，通过反向传播和随机梯度下降（SGD）[12] 端到端训练。我们遵循 [5] 中的 “image-centric” 采样策略训练这个网络。每个 mini-batch 由包含了许多正负样本的单个图像组成。我们可以优化所有 anchor 的损失函数，但是这会偏向于负样本，因为它们是主要的。因此，我们随机地在一个图像中采样 256 个 anchor，计算 mini-batch 的损失函数，其中采样的正负 anchor 的比例是 1:1。如果一个图像中的正样本数小于 128，我们就用负样本填补这个 mini-batch。
  我们通过从零均值标准差为 0.01 的高斯分布中获取的权重来随机初始化所有新层（最后一个卷积层其后的层），所有其他层（即共享的卷积层）是通过对 ImageNet 分类 [17] 预训练的模型来初始化的，这也是标准惯例[6]。我们调整 ZF 网络的所有层，以及 conv3_1，并为 VGG 网络做准备，以节约内存[5]。我们在 PASCAL 数据集上对于 60k 个 mini-batch 用的学习率为 0.001，对于下一 20k 个 mini-batch 用的学习率是 0.0001。动量是 0.9，权重衰减为 0.0005[11]。我们的实现使用了 Caffe[10]。

区域建议与目标检测共享卷积特征

  迄今为止，我们已经描述了如何为生成区域建议训练网络，而没有考虑基于区域的目标检测 CNN 如何利用这些建议框。对于检测网络，我们采用 Fast R-CNN[5]，现在描述一种算法，学习由 RPN 和 Fast R-CNN 之间共享的卷积层。
  RPN 和 Fast R-CNN 都是独立训练的，要用不同方式修改它们的卷积层。因此我们需要开发一种允许两个网络间共享卷积层的技术，而不是分别学习两个网络。注意到这不是仅仅定义一个包含了 RPN 和 Fast R-CNN 的单独网络，然后用反向传播联合优化它那么简单。原因是 Fast R-CNN 训练依赖于固定的目标建议框，而且并不清楚当同时改变建议机制时，学习 Fast R-CNN 会不会收敛。虽然这种联合优化在未来工作中是个有意思的问题，我们开发了一种实用的 4 步训练算法，通过交替优化来学习共享的特征。
  第一步，我们依上述训练 RPN，该网络用 ImageNet 预训练的模型初始化，并端到端微调用于区域建议任务。第二步，我们利用第一步的 RPN 生成的建议框，由 Fast R-CNN 训练一个单独的检测网络，这个检测网络同样是由 ImageNet 预训练的模型初始化的，这时候两个网络还没有共享卷积层。第三步，我们用检测网络初始化 RPN 训练，但我们固定共享的卷积层，并且只微调 RPN 独有的层，现在两个网络共享卷积层了。第四步，保持共享的卷积层固定，微调 Fast R-CNN 的 fc 层。这样，两个网络共享相同的卷积层，构成一个统一的网络。

实现细节

  我们训练、测试区域建议和目标检测网络都是在单一尺度的图像上 [7, 5]。我们缩放图像，让它们的短边 s=600 像素 [5]。多尺度特征提取可能提高准确率但是不利于速度与准确率之间的权衡 [5]。我们也注意到 ZF 和 VGG 网络，对缩放后的图像在最后一个卷积层的总步长为 16 像素，这样相当于一个典型的 PASCAL 图像（~500x375）上大约 10 个像素（600/16=375/10）。即使是这样大的步长也取得了好结果，尽管若步长小点准确率可能得到进一步提高。
对于 anchor，我们用 3 个简单的尺度，包围盒面积为 128x128，256x256，512x512，和 3 个简单的长宽比，1:1，1:2，2:1。注意到，在预测大建议框时，我们的算法考虑了使用大于基本感受野的 anchor 包围盒。这些预测不是不可能——只要看得见目标的中间部分，还是能大致推断出这个目标的范围。通过这个设计，我们的解决方案不需要多尺度特征或者多尺度滑动窗口来预测大的区域，节省了相当多的运行时间。图 1（右）显示了我们的算法处理多种尺度和长宽比的能力。下表是用 ZF 网络对每个 anchor 学到的平均建议框大小（s=600）。

image

  跨越图像边界的 anchor 包围盒要小心处理。在训练中，我们忽略所有跨越图像边界的 anchor，这样它们不会对损失有影响。对于一个典型的 1000x600 的图像，差不多总共有 20k（~60x40x9）anchor。忽略了跨越边界的 anchor 以后，每个图像只剩下 6k 个 anchor 需要训练了。如果跨越边界的异常值在训练时不忽略，就会带来又大又困难的修正误差项，训练也不会收敛。在测试时，我们还是应用全卷积的 RPN 到整个图像中，这可能生成跨越边界的建议框，我们将其裁剪到图像边缘位置。
  有些 RPN 建议框和其他建议框大量重叠，为了减少冗余，我们基于建议区域的 cls 得分，对其采用非极大值抑制（non-maximum suppression, NMS）。我们固定对 NMS 的 IoU 阈值为 0.7，这样每个图像只剩 2k 个建议区域。正如下面展示的，NMS 不会影响最终的检测准确率，但是大幅地减少了建议框的数量。NMS 之后，我们用建议区域中的 top-N 个来检测。在下文中，我们用 2k 个 RPN 建议框训练 Fast R-CNN，但是在测试时会对不同数量的建议框进行评价。

4. 实验

  我们在 PASCAL VOC2007 检测基准 [4] 上综合评价我们的方法。此数据集包括 20 个目标类别，大约 5k 个 trainval 图像和 5k 个 test 图像。我们还对少数模型提供 PASCAL VOC2012 基准上的结果。对于 ImageNet 预训练网络，我们用 “fast” 版本的 ZF 网络[23]，有 5 个卷积层和 3 个 fc 层，公开的 VGG-16 模型[19]，有 13 个卷积层和 3 个 fc 层。我们主要评估检测的平均精度（mean Average Precision, mAP），因为这是对目标检测的实际度量标准（而不是侧重于目标建议框的代理度量）。
  表 1（上）显示了使用各种区域建议的方法训练和测试时 Fast R-CNN 的结果。这些结果使用的是 ZF 网络。对于选择性搜索（SS）[22]，我们用 “fast” 模式生成了 2k 个左右的 SS 建议框。对于 EdgeBoxes（EB）[24]，我们把默认的 EB 设置调整为 0.7IoU 生成建议框。SS 的 mAP 为 58.7％，EB 的 mAP 为 58.6％。RPN 与 Fast R-CNN 实现了有竞争力的结果，当使用 300 个建议框时的 mAP 就有 59.9％（对于 RPN，建议框数量，如 300，是一个图像产生建议框的最大数量。RPN 可能产生更少的建议框，这样建议框的平均数量也更少了）。使用 RPN 实现了一个比用 SS 或 EB 更快的检测系统，因为有共享的卷积计算；建议框较少，也减少了区域方面的 fc 消耗。接下来，我们考虑 RPN 的几种消融，然后展示使用非常深的网络时，建议框质量的提高。

  表 1 PASCAL VOC2007 年测试集的检测结果（在 VOC2007 trainval 训练）。该检测器是 Fast R-CNN 与 ZF，但使用各种建议框方法进行训练和测试。

image

  消融试验。为了研究 RPN 作为建议框方法的表现，我们进行了多次消融研究。首先，我们展示了 RPN 和 Fast R-CNN 检测网络之间共享卷积层的影响。要做到这一点，我们在 4 步训练过程中的第二步后停下来。使用分离的网络时的结果稍微降低为 58.7％（RPN+ ZF，非共享，表 1）。我们观察到，这是因为在第三步中，当调整过的检测器特征用于微调 RPN 时，建议框质量得到提高。
  接下来，我们理清了 RPN 在训练 Fast R-CNN 检测网络上的影响。为此，我们用 2k 个 SS 建议框和 ZF 网络训练了一个 Fast R-CNN 模型。我们固定这个检测器，通过改变测试时使用的建议区域，评估检测的 mAP。在这些消融实验中，RPN 不与检测器共享特征。
  在测试时用 300 个 RPN 建议框替换 SS，mAP 为 56.8％。mAP 的损失是训练 / 测试建议框之间的不一致所致。该结果作为以下比较的基准。
有些奇怪的是，在测试时使用排名最高的 100 个建议框时，RPN 仍然会取得有竞争力的结果（55.1％），表明这种高低排名的 RPN 建议框是准确的。另一种极端情况，使用排名最高的 6k 个 RPN 建议框（没有 NMS）取得具有可比性的 mAP（55.2％），这表明 NMS 不会降低检测 mAP，反而可以减少误报。
接下来，我们通过在测试时分别移除 RPN 的 cls 和 reg 中的一个，研究它们输出的作用。当在测试时（因此没有用 NMS / 排名）移除 cls 层，我们从没有计算得分的区域随机抽取 N 个建议框。N =1k 时 mAP 几乎没有变化（55.8％），但当 N=100 则大大降低为 44.6％。这表明，cls 得分是排名最高的建议框准确的原因。
  另一方面，当在测试时移除 reg 层（这样的建议框就直接是 anchor 框了），mAP 下降到 52.1％。这表明，高品质的建议框主要归功于回归后的位置。单是 anchor 框不足以精确检测。
  我们还评估更强大的网络对 RPN 的建议框质量的作用。我们使用 VGG-16 训练 RPN，并仍然使用上述 SS+ZF 检测器。mAP 从 56.8％（使用 RPN+ZF）提高到 59.2％（使用 RPN+VGG）。这是一个满意的结果，因为它表明，RPN+VGG 的建议框质量比 RPN+ZF 的更好。由于 RPN+ZF 的建议框是可与 SS 竞争的（训练和测试一致使用时都是 58.7％），我们可以预期 RPN+VGG 比 SS 好。下面的实验证明这一假说。
  VGG-16 的检测准确率与运行时间。表 2 展示了 VGG-16 对建议框和检测的结果。使用 RPN+VGG，Fast R-CNN 对不共享特征的结果是 68.5％，比 SS 基准略高。如上所示，这是因为由 RPN+VGG 产生的建议框比 SS 更准确。不像预先定义的 SS，RPN 是实时训练的，能从更好的网络获益。对特征共享的变型，结果是 69.9％——比强大的 SS 基准更好，建议框几乎无损耗。我们跟随 [5]，在 PASCAL VOC2007 trainval 和 2012 trainval 的并集上进一步训练 RPN，mAP 是 73.2％。跟[5] 一样在 VOC 2007 trainval+test 和 VOC2012 trainval 的并集上训练时，我们的方法在 PASCAL VOC 2012 测试集上（表 3）有 70.4％的 mAP。

  表 2：在 PASCAL VOC 2007 测试集上的检测结果，检测器是 Fast R-CNN 和 VGG16。训练数据：“07”：VOC2007 trainval，“07+12”：VOC 2007 trainval 和 VOC 2012 trainval 的并集。对 RPN，用于 Fast R-CNN 训练时的建议框是 2k。这在 [5] 中有报告；利用本文所提供的仓库（repository），这个数字更高（68.0±0.3 在 6 次运行中）。

image

  表 3：PASCAL VOC 2012 测试集检测结果。检测器是 Fast R-CNN 和 VGG16。训练数据：“07”：VOC 2007 trainval，“07++12”： VOC 2007 trainval+test 和 VOC 2012 trainval 的并集。对 RPN，用于 Fast R-CNN 训练时的建议框是 2k。

image

  表 4 中我们总结整个目标检测系统的运行时间。SS 需要 1~2 秒，取决于图像内容（平均 1.51s），采用 VGG-16 的 Fast R-CNN 在 2k 个 SS 建议框上需要 320ms（若是用了 SVD 在 fc 层的话只用 223ms[5]）。我们采用 VGG-16 的系统生成建议框和检测一共只需要 198ms。卷积层共享时，RPN 只用 10ms 来计算附加的几层。由于建议框较少（300），我们的区域计算花费也很低。我们的系统采用 ZF 网络时的帧率为 17fps。

  表 4： K40 GPU 上的用时（ms），除了 SS 建议框是在 CPU 中进行评价的。“区域方面” 包括 NMS，pooling，fc 和 softmax。请参阅我们发布的代码运行时间的分析。

image

  IoU 召回率的分析。接下来，我们计算建议框与 GT 框在不同的 IoU 比例时的召回率。值得注意的是，该 IoU 召回率度量标准与最终的检测准确率只是松散 [9, 8, 1] 相关的。更适合用这个度量标准来诊断建议框方法，而不是对其进行评估。
  在图 2 中，我们展示使用 300，1k，和 2k 个建议框的结果。我们将 SS 和 EB 作比较，并且这 N 个建议框是基于用这些方法生成的按置信度排名的前 N 个。该图显示，当建议框数量由 2k 下降到 300 时，RPN 方法的表现很好。这就解释了使用少到 300 个建议框时，为什么 RPN 有良好的最终检测 mAP。正如我们前面分析的，这个属性主要是归因于 RPN 的 cls 项。当建议框变少时，SS 和 EB 的召回率下降的速度快于 RPN。

image

图 2：PASCAL VOC 2007 测试集上的召回率 vs. IoU 重叠率

  ** 单级的检测 vs. 两级的建议框 + 检测。*OverFeat 论文 [18] 提出在卷积特征映射的滑动窗口上使用回归和分类的检测方法。OverFeat 是一个单级的，类特定的检测流程，我们的是一个两级的，由类无关的建议框方法和类特定的检测组成的级联方法。在 OverFeat 中，区域方面的特征来自一个滑动窗口，对应一个尺度金字塔的一个长宽比。这些特征被用于同时确定物体的位置和类别。在 RPN 中，特征都来自相对于 anchor 的方形（33）滑动窗口和预测建议框，是不同的尺度和长宽比。虽然这两种方法都使用滑动窗口，区域建议任务只是 RPN + Fast R-CNN 的第一级——检测器致力于改进建议框。在我们级联方法的第二级，区域一级的特征自适应地从建议框进行 pooling[7, 5]，更如实地覆盖区域的特征。我们相信这些特征带来更准确的检测。
  为了比较单级和两级系统，我们通过单级的 Fast R-CNN 模拟 OverFeat 系统（因而也规避实现细节的其他差异）。在这个系统中，“建议框”是稠密滑动的，有 3 个尺度（128，256，512）和 3 个长宽比（1：1，1：2，2：1）。Fast R-CNN 被训练来从这些滑动窗口预测特定类的得分和回归盒的位置。由于 OverFeat 系统采用多尺度的特征，我们也用由 5 个尺度中提取的卷积特征来评价。我们使用 [7,5] 中一样的 5 个尺度。
  表 5 比较了两级系统和两个单级系统的变体。使用 ZF 模型，单级系统具有 53.9％的 mAP。这比两级系统（58.7％）低 4.8％。这个实验证明级联区域建议方法和目标检测的有效性。类似的观察报告在 [5,13] 中，在两篇论文中用滑动窗口取代 SS 区域建议都导致了约 6％的下降。我们还注意到，单级系统比较慢，因为它有相当多的建议框要处理。

  表 5：单级检测 vs. 两级建议 + 检测。检测结果都是在 PASCAL VOC2007 测试集使用 ZF 模型和 Fast R-CNN。RPN 使用非共享的特征。

image

5. 总结

  我们对高效和准确的区域建议的生成提出了区域建议建议网络（RPN）。通过与其后的检测网络共享卷积特征，区域建议的步骤几乎是无损耗的。我们的方法使一个一致的，基于深度学习的目标检测系统以 5-17 fps 的速度运行。学到的 RPN 也改善了区域建议的质量，进而改善整个目标检测的准确性。

  表 6：Fast R-CNN 检测器和 VGG16 在 PASCAL VOC 2007 测试集的结果。对于 RPN，Fast R-CNN 训练时的建议框是 2k 个。RPN* 表示非共享特征的版本。*

image

  表 7：Fast R-CNN 检测器和 VGG16 在 PASCAL VOC 2012 测试集的结果。对于 RPN，Fast R-CNN 训练时的建议框是 2k 个。

image

image

image

image

image

image

image

  图 3：对最终的检测结果使用具有共享特征的 RPN + FastR-CNN 在 PASCAL VOC 2007 测试集上的例子。模型是 VGG16，训练数据是 07 + 12trainval。我们的方法检测的对象具有范围广泛的尺度和长宽比。每个输出框与一个类别标签和一个范围在 [0,1] 的 softmax 得分相关联。显示这些图像的得分阈值是 0.6。取得这些结果的运行时间是每幅图像 198ms，包括所有步骤。

引用

[1] N. Chavali, H. Agrawal, A. Mahendru, and D. Batra. Object-Proposal Evaluation Protocol is ’Gameable’. arXiv: 1505.05836, 2015.
[2] J. Dai, K. He, and J. Sun. Convolutional feature masking for joint object and stuff segmentation. In CVPR, 2015.
[3] D. Erhan, C. Szegedy, A. Toshev, and D. Anguelov. Scalable object detection using deep neural networks. In CVPR, 2014.
[4] M. Everingham, L. Van Gool, C. K. I. Williams, J. Winn, and A. Zisserman. The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007 (VOC2007) Results, 2007.
[5] R. Girshick. Fast R-CNN. arXiv:1504.08083, 2015.
[6] R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. In CVPR, 2014.
[7] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition. In ECCV. 2014.
[8] J. Hosang, R. Benenson, P. Doll´ar, and B. Schiele. What makes for effective detection proposals? arXiv:1502.05082, 2015.
[9] J. Hosang, R. Benenson, and B. Schiele. How good are detection proposals, really? In BMVC, 2014.
[10] Y. Jia, E. Shelhamer, J. Donahue, S. Karayev, J. Long, R. Girshick, S. Guadarrama, and T. Darrell. Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding. arXiv:1408.5093, 2014.
[11] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In NIPS, 2012.
[12] Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard,W. Hubbard, and L. D. Jackel. Backpropagation applied to handwritten zip code recognition. Neural computation, 1989.
[13] K. Lenc and A. Vedaldi. R-CNN minus R. arXiv:1506.06981, 2015.
[14] J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell. Fully convolutional networks for semantic segmentation. In CVPR, 2015.
[15] V. Nair and G. E. Hinton. Rectified linear units improve restricted boltzmann machines. In ICML, 2010.
[16] S. Ren, K. He, R. Girshick, X. Zhang, and J. Sun. Object detection networks on convolutional feature maps. arXiv:1504.06066, 2015.
[17] O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, Z. Huang, A. Karpathy, A. Khosla, M. Bernstein, A. C. Berg, and L. Fei-Fei. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. arXiv:1409.0575, 2014.
[18] P. Sermanet, D. Eigen, X. Zhang, M. Mathieu, R. Fergus, and Y. LeCun. Overfeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks. In ICLR, 2014.
[19] K. Simonyan and A. Zisserman. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. In ICLR, 2015.
[20] C. Szegedy, S. Reed, D. Erhan, and D. Anguelov. Scalable, high-quality object detection. arXiv:1412.1441v2, 2015.
[21] C. Szegedy, A. Toshev, and D. Erhan. Deep neural networks for object detection. In NIPS, 2013.
[22] J. R. Uijlings, K. E. van de Sande, T. Gevers, and A.W. Smeulders. Selective search for object recognition. IJCV, 2013.
[23] M. D. Zeiler and R. Fergus. Visualizing and understanding convolutional neural networks. In ECCV, 2014.
[24] C. L. Zitnick and P. Doll´ar. Edge boxes: Locating object proposals from edges. In ECCV, 2014.