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版权声明：本文由 Kathy 投稿
1、Introduction
1.1 R-CNN and SPPnet
R-CNN 的弊端：
多阶段（3）的训练过程
训练的时间和空间开销大
速度过慢
R-CNN 的问题症结在于其不能共享计算，而 SPPnet 改进了这个问题，通过对整张图卷积得到特征图，从这张特征图上进行 region proposal 而能够共享卷积的计算结果，加速了 R-CNN；后通过空间金字塔池化实现了任意尺度图像的输入。
SPPnet 的问题在于：训练仍是多阶段的；特征提取后仍需存放到磁盘造成大的开销；不像 R -CNN，其微调算法不能更新金字塔池化之前的卷积层，从而限制了网络的深度。
1.2 contribution
提出 Fast R-CNN，其优点为：
更高的检测精度 mAP
训练时单阶段的
训练过程可以更新所有层网络参数
无需为特征图缓存消耗内存
2、Fast R-CNN architecture and training
网络结构为：
输入整张图片，通过卷积池化提取特征图
在特征图上提取 RoI (region of interest)，相当于 region proposal 阶段。
RoI Pooling 输出固定尺寸的 RoI 特征图（尺度降为 1 的简易版 SPP）
FCs 映射得到固定维度的特征向量
对特征向量分别进行分类（获得 K + 1 维结果，类别 + 背景）和回归（获得 K4 维结果，每类的 box 定位）
注意这个观点：为什么说 Fast R-CNN 的训练将多阶段压缩为单阶段？之前的 R -CNN 是先 region proposal，在 SVM 分类，再回归 box 三部分，这里第一阶段不变，但是训练部分的后两个阶段被合并了。理解：R-CNN 训练了 SVM 和 FC 分别用于分类和回归，而 Fast R-CNN 只训练了一个网络，既能分类也能回归，两者相互促进。虽然看上去网络的最后分类和回归分流并列了，但是两者的学习是共同反馈，指导网络参数的调整的，优化的是一个网络，所以时间和内存开销都小了。（Faster R-CNN 甚至把非训练的 region proposal 也放到网络上去了，三位一体）
2.1 The RoI pooling layer
RoI pooling 就是 level= 1 的 SPP，在每个 bin 内作最大值池化。略有不同的是，SPP 计算了 pooling 的步长，池化利用了图像每个像素；而 RoI pooling 则计算 bin 的尺寸后，直接在 bin 内取最大值池化，相当于 stride=size(bin)，这样势必会舍掉很多边缘像素（于是有了 Rolalign）
一个认识：有没有量化误差、够不够精确，看的不单是简单的像素级丢失，而是输出对于输入的响应。比如 RoIpooling 和 RoIAlign 相比，将输入进行像素或者尺寸的变化，后者的变化很及时和明显，而前者就显得迟钝和不灵敏（因为像素丢失和 maxpooling，相比之下卷积计算就比 maxpooling 好一些）。再比如 SPP 用到了每个像素，会比 RoIpooling 灵敏，但是如果特征图尺寸 20.520.5，显然也不如 RoIAlign。
2.2 Initializing from pre-trained networks
从预训练模型的基础上开始实验，需要做三个改动：
最后一个池化层（后面就是 FC 了）替换为 RoI pooling 层，尺寸设置根据后面 FC 的匹配来确定
将最后一个 FC 层替换为两个并行的子层，分别用于分类和回归
网络设置两个输入：图片及其 RoI。（注意，在 Fast R-CNN，region proposal 还不属于网络，它是 SS 算法预处理的结果）
2.3 Fine-tuning for detection
通过反向传播可以更新网络的所有权重参数，这一点是 SPPnet 做不到的（没看懂为什么）；提出有效利用共享参数训练，也无非是借鉴 SPP，先提取特征图，再提取 RoI，每张图的卷积特征是一样的，所以这些 RoI 共享计算；三阶段的合并单模型学习。
Multi-task loss
由于将分类和回归任务统一训练，损失函数必然是多任务的，具体形式如下：
先看损失函数的输入，p 是 RoI 特征向量的分类结果，由 softmax 输出得到的 K+ 1 维的类概率向量，通过下标索引 p0,…pk；u，v 分别是 RoI 的 ground truth label 的类别和坐标；tu 是真实类别 u 的实际回归（预测）结果；(坐标归一化过)
右边分为两个函数：第一个是类别损失，
，表征真实类别概率的负对数损失；第二项是定位损失，其中 [u>=1] 函数值在 u >= 1 时取 1，否则为 0，背景类的 u 索引为 0, 第 0 类，这样做可以在输入 RoI 为背景时不计算定位损失（本来就没有物体），对于回归的定位损失函数：
输入是真实坐标 v 和预测的坐标 tu，可以看出只计算正确类的定位损失，这样一来将分类和定位的误差严格区分开了。送过来的 RoI 不止一个，所以用 i 表示，计算方式是平滑的鲁棒 L1 损失：-
该损失对异常值相比 L2 损失（均方差）更加不敏感，当回归目标无界限限制时，L2 训练需要精细地调整学习率防止梯度爆炸，而此处采用的方法则不那么敏感。（对比：YOLO 采用的就是 L2，因为他的回归是有界的，不会超出一个 grid cell 范围）
还有一个参数 lambda，用于调整分类和回归损失的比重。
针对这个分离分类和回归的损失函数，作者还补充了一个 CVPR 的论文，其使用的是相关损失训练，而且还是双网络进行分类和回归，这个思想和这里的不一样，Fast R-CNN 只是 loss 分离了分类和回归，但是指导的是同一个网络。
Mini-batch sampling
采用的 batch 为 128，在 R -CNN 中有 1:3 的正负样本构成，这里类似，128 来自两张图，每张提取 64 个 RoI。其中正样本占 25%，从 iou 大于 0.5 的 RoI 中采样，这些 RoI 中包含物体，标记为 u >1，会参与计算定位误差；剩下 75%RoI 从 iou 在 [0.1,0.5) 之间的负样本采样，仍是 1:3（正样本比例保持较小，适应实际情况，降低假阳性误检），它们标记 u = 0 不参与定位损失计算。iou 小于 0.1 的可以考虑进行难分样本挖掘。除了 0.5 的概率进行水平翻转外，未采取其他的数据增强。
Back-propogation through RoI pooling layers
关于 RoI Max pooling 的反向求导没看太明白，这里有讲，用得到的时候看一下：https://blog.csdn.net/yzf0011…
SGD hyper-parameters
2.4 Scale invariance
提供了两种尺度不变性学习方法：
强制学习。训练和检测阶段，将图片变换到固定尺寸，ground truth 在同一标准（size）下有了多尺度的特点，直接从图像中学习物体的尺度变化特性。
图像金字塔。通过下采样或差值的方法，改变原图的尺寸，为网络提供变化尺度的输入。这在数据量不大的小样本情况下也是一种数据增强方式。
3、4 Fast R-CNN detection & Main result
3.1 Truncated SVD for faster detection(截断 SVD)
这里描述的是，在检测任务中由于大量的 RoI 提出，导致 FC 层的计算非常大（大于卷积层的运算）几乎占到 forward 的一半，因此作者借鉴了其他论文采用截断 SVD 进行模型的压缩和加速，取代了连接权 W，减少了参数。（数学性比较强，暂时不分析）
后面就作者展示的效果来看还是很喜人的，mAP 掉了 0.3%, 但提速了 30% 左右，大大加速了 fc 层。（在有 FC 层的网络中可以借鉴截断 SVD）
fine-tune 的位置：fine-tine 当然有效果，但是并非所有层都应该进行学习。作者经过实验发现，conv1 学习与否对网络的精度提升并无影响，因此需要选择合适的 fie-tune 层。
5、Design evaluation
5.1 Does multi-task training help?
实验和数据说话：
SML 是三个不同深度的基础模型，第 1,2 列，3,4 列分别作对比。第一列的 loss 只有分类损失，第二列是多任务损失，但是不输出 bbox，进行分类实验对比，发现加了回归定位损失指导的模型对分类任务完成更好；第三列是拆分 loss 分阶段训练，第四列是多任务损失联合训练，进行回归对比实验，发现联合 loss 的效果比分阶段的效果好。
结论：分类和回归的损失同时用于训练，共同指导参数优化时，可以起到相互补充、改善模型精度的效果；多任务共同训练的效果，要比单任务分阶段训练的效果好。
5.2 Scale invariance : to brute force or finesse?
关于选择单尺度还是多尺度训练，先给出结论：多尺度训练的效果当然比单尺度好，但是越是对于深层网络而言，单尺度训练反而可以获得更好的时间和速度的折衷。
实验数据如下：
左边的 SPPnet 是一个类似于 S 模型的小模型。纵向对比可以看出，多尺度训练的效果总是强于单尺度的；横向对比计算耗时依次为：2.7 倍、3.9 倍、4.6 倍，而精度提升为：1.2 倍、1.3 倍、1.5 倍，相比于时间的增长，作者认为深度网络的单尺度训练折中比较好（这里的数据看不出来吧 ….），解释是：深度网络更加擅长学习尺度的不变性，喂给单尺度输入就能学习较好了，多尺度的锦上添花相比其速度变慢来说退居次位。
5.3 Do we need more training data?
5.4 Do SVMs outperform softmax?
数据就不用贴了，肯定是比 svm 好。作者认为原因是，softmax 由其表达式知输出和为 1，因此每个标量（RoI 打分）之间引入竞争机制，winner-take-all，进一步拉大了准确回归和较差回归的差距，使得结果更好。
5.5 Are more proposal always better?
更多的 region 未必有效，mAP 反而下降。
