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FasterRCNN-pytorch

FasterRCNN is implemented in VGG, ResNet and FPN base.

reference:

rbg's FasterRCNN code: https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn

fasterRCNN 结构介绍

fasterRCNN是二阶段物体检测框架，是由何大神团队提出，在多个数据集上达到了 最好标准
二阶段虽然效率低 但是准确率是一阶段无法比肩的

二阶段就是区分一阶段而言的 首先 由RPN网络通过分类和回归 产生建议框 通过特征层 卷积后 产生 2*9 4*9 向量
其中 分类是 对指定单位进行是否是北京分类得分 回归是计算 框的位置(cx cy w h)

提出了anchor概念；即在输入图片经过主干网络 列如 fpn vgg resnet 卷积生成特征层 然后在特征层上生成9个anchor矩形框
是有不同比例和size大小生成的9个框 比例（1,2,1/2） size(8 16 32) 然后计算中心点和宽高 加上特征层形成的网络向量
最后生成的是大量的anchor框  比如800*800 输入图片经过主干网络的特征提取 最后生成50*50的特征层 然后在这个50*50的网格中
每个网格生成9个anchor矩形框 最终生成的50*50*9个anchor 框 然后去除越界的框 计算bbox针对anchor的偏移 取出得分前12000个（由分类得到的）之后进行
非极大抑制 去除多余框 保留2000个anchor矩形框
RPN网络生成建议框的过程
0.特征提取 进行 分类 回归 2*9 4*9 向量（在resnet上是layer3）
1. 生成anchor 50*50*9 
2. 计算bbox针对anchor偏移
3. 得分过滤和nms过滤得到1200个anchor矩形框
4. 根据gt计算anchor IOU匹配 anchor和 iou（1.最佳匹配，2.iou>0.7）
5. 计算gt相对于anchor的偏移为后续过滤 loss计算
6. labels 正负样本设置 根据iou>0.7 正样本 fg iou<0.3 负样本 bg<0.3
7. 减少bg fg数量 提高速度，最终128个框参与训练(fg 最大32个 bg 最大128-32个)
8. 分类计算 和 labels 计算交叉熵 conf_loss
9. 回归-anchor偏移和gt-anchor偏移进行l1 smooth loss 计算 
10.产生的建议框和layer4进行卷积第二阶段进行分类和回归
11.产生的建议框和特征层向量进行roi-pool对齐最为fc层输入
12.进行fc 分类softmax 以及 回归fc 
13.计算分类 回归后的loss
14.根据 rpn loss  和 fasterrcnn loss  进行 bp 反向传播进行更新 参数 不断调整bbox 位置

计算bbox和 gt 对anchor 偏移部分

https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/10393934.html
其中心思想就是针对 anchor的偏移于缩放来找到gt最合适的位置 
其中偏移就是 找到中心点 缩放来 使anchor匹配gt大小 
1.边境框的回归方法 decode 
g*(x) = pw*dx + px
g*(y) = ph*dx + py
pw*dx 类似于x方向偏移 ph*dx y方向的偏移 

g*(w) = exp(dw)*pw
g*(h) = exp(dh)*pw

w h 采用线性的函数来调整 因为 指数函数特点 针对 w h 的缩放 
dx dy dw dh 都是回归学习到的参数 

2.对偏移的计算 encode 于decode 正好相反过程

Model Performance

Train on VOC2017 Test on VOC2017

Backbone mAp
VGG16 0.7061
ResNet101 0.754

Train Your Model

1.Before Run You Need:

  1. cd ./lib

    Change gpu_id in make.sh and setup.py.
    Detially, you need modify parameter setting in line 5, 12 and 19 in make.sh and line 143 in setup.py where include key words '-arch=' depend on your gpu model.(select appropriate architecture described in table below)

    sh make.sh

    GPU model Architecture
    TitanX (Maxwell/Pascal) sm_52
    GTX 960M sm_50
    GTX 108 (Ti) sm_61    
    Grid K520 (AWS g2.2xlarge)   sm_30    
    Tesla K80 (AWS p2.xlarge)   sm_37    

  2. cd ../

    mkdir ./data

    mkdir ./data/pretrained_model

    download pre-trained weights in ./data/pretrained_model

  3. run train.py

2.How to use?

Note: decentralization in preprocesing is based on BGR channels, so you must guarantee your pre-trained model is trained on the same channel set if you use transfer learning

For example:

VGG: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py --net='vgg16' --tag=vgg16 --iters=70000 --cfg='./experiments/cfgs/vgg16.yml' --weight='./data/pretrained_model/vgg16_caffe.pth'

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python test.py --net='vgg16' --tag=vgg16 --model=60000 --cfg='./experiments/cfgs/vgg16.yml' --model_path='voc_2007_trainval/vgg16/vgg16_faster_rcnn' --imdb='voc_2007_test' --comp

ResNet:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train.py --net='res18' --tag=res18 --iters=70000 --cfg='./experiments/cfgs/res18.yml' --weight='./data/pretrained_model/Resnet18_imagenet.pth'

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train.py --net='res50' --tag=res50 --iters=70000 --cfg='./experiments/cfgs/res50.yml' --weight='./data/pretrained_model/Resnet50_imagenet.pth'

CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 python train.py --net='res101' --tag=res101 --iters=80000 --cfg='./experiments/cfgs/res101.yml' --weight='./data/pretrained_model/resnet101_caffe.pth'

CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python test.py --net='res101' --tag=res101_1 --cfg='./experiments/cfgs/res101.yml' --model=70000 --model_path='voc_2007_trainval/res101_1' --imdb='voc_2007_test' --comp