RPN網路詳解

一、RPN網路是什麼

1、RPN是Recursive Pyramid Network(遞歸金字塔網路)的縮寫，是一種視覺物體檢測方法，由於其靈活性和效果良好，被廣泛使用。

2、其主要思想是結合自下而上和自上而下兩種遞歸方式，通過圖像金字塔、特徵金字塔和遞歸卷積層的組合來實現物體檢測。

3、RPN網路不同於傳統的滑動窗口方式，可以在不同的位置和不同的大小上生成不同的候選框，並輸出候選框的得分。

二、RPN網路的基本架構

1、RPN網路由三個主要部分組成：圖像金字塔、特徵金字塔和候選框生成。

2、圖像金字塔是一種解析度逐級縮小的圖像序列，用於檢測不同大小物體。

3、特徵金字塔是一種在不同尺度下提取特徵的方法，通過變換卷積核的大小來適應不同大小物體。

4、候選框生成則是通過在特徵圖的每個像素點上生成多個不同大小的錨點來實現的，再結合分類和回歸得分，輸出最終的候選框。

三、RPN網路的具體實現

1、首先通過CNN網路提取特徵圖，然後在特徵圖的每個像素點上生成多個不同大小和比例的錨點。

class RPNHead(nn.Module):

    def __init__(self, in_channels, num_anchors):
        super(RPNHead, self).__init__()

        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.cls_logits = nn.Conv2d(in_channels, num_anchors, kernel_size=1, bias=True)
        self.bbox_pred = nn.Conv2d(in_channels, num_anchors * 4, kernel_size=1, bias=True)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv(x))
        logits = self.cls_logits(x)
        bbox_reg = self.bbox_pred(x)

        return logits, bbox_reg

2、對於每個錨點，RPN網路輸出候選框的分類得分和回歸得分，其中回歸得分是指該候選框與真實物體框之間的差距。

class AnchorGenerator(nn.Module):

    def __init__(self, sizes=(128, 256, 512), aspect_ratios=(0.5, 1.0, 2.0)):
        super(AnchorGenerator, self).__init__()

        self.sizes = sizes
        self.aspect_ratios = aspect_ratios

    def forward(self, image, feature_maps):
        anchors = []
        for fmap in feature_maps:
            stride = image.size(-1) / fmap.size(-1)
            grid_size = fmap.size(-1)

            for y in range(grid_size):
                for x in range(grid_size):
                    center = ((x + 0.5) * stride, (y + 0.5) * stride)

                    for aspect_ratio in self.aspect_ratios:
                        for size in self.sizes:
                            w = size * np.sqrt(aspect_ratio)
                            h = size / np.sqrt(aspect_ratio)

                            anchor = (
                                      center[0] - 0.5 * w, center[1] - 0.5 * h,
                                      center[0] + 0.5 * w, center[1] + 0.5 * h
                                     )
                            anchors.append(anchor)

        anchors = torch.tensor(anchors, dtype=torch.float32, device=image.device)

        return anchors.unsqueeze(0)

3、利用候選框的得分進行篩選，使得最後輸出的候選框更加準確。

class ProposalCreator(nn.Module):

    def __init__(self, nms_thresh=0.7, n_train_pre_nms=2000, n_train_post_nms=2000,
                 n_test_pre_nms=1000, n_test_post_nms=1000, min_size=16):
        super(ProposalCreator, self).__init__()

        self.nms_thresh = nms_thresh
        self.n_train_pre_nms = n_train_pre_nms
        self.n_train_post_nms = n_train_post_nms
        self.n_test_pre_nms = n_test_pre_nms
        self.n_test_post_nms = n_test_post_nms
        self.min_size = min_size

    def forward(self, anchors, logits, bbox_regs, image_shape):
        nms_thresh = self.nms_thresh
        n_train_pre_nms = self.n_train_pre_nms
        n_train_post_nms = self.n_train_post_nms
        n_test_pre_nms = self.n_test_pre_nms
        n_test_post_nms = self.n_test_post_nms
        min_size = self.min_size

        num_images, _, H, W = logits.shape
        num_anchors = anchors.shape[0]

        # 獲取所有候選框，並剔除超出圖像範圍和寬高小於min_size的
        proposals = bbox_transform_inv(anchors, bbox_regs, num_images, image_shape)
        proposals = torch.clamp(proposals, min=0, max=image_shape.max())
        keep = filter_boxes(proposals, min_size)
        proposals = proposals[keep]
        scores = logits.view(-1)[keep]

        # 獲取訓練/測試時保留的候選框數量
        if self.training:
            n_pre_nms = n_train_pre_nms
            n_post_nms = n_train_post_nms
        else:
            n_pre_nms = n_test_pre_nms
            n_post_nms = n_test_post_nms

        # 獲取topk得分的索引，並根據索引獲取topk的得分和對應的候選框
        indices = torch.argsort(scores, descending=True)
        proposals = proposals[indices[:n_pre_nms]]
        scores = scores[indices[:n_pre_nms]]

        # 將候選框坐標轉換為左上角和右下角坐標，並計算寬度和高度
        boxes = torch.stack([proposals[:, 0], proposals[:, 1], proposals[:, 2], proposals[:, 3]], dim=1)
        widths = boxes[:, 2] - boxes[:, 0] + 1.0
        heights = boxes[:, 3] - boxes[:, 1] + 1.0

        # 將候選框和寬度、高度按照得分從大到小排序
        order = torch.argsort(scores, descending=True)
        boxes = boxes[order, :]
        widths = widths[order]
        heights = heights[order]
        scores = scores[order]

        # 對排好序的候選框進行非極大值抑制
        keep = nms(boxes, scores, nms_thresh)
        keep = keep[:n_post_nms]

        # 對篩選後的候選框再次按照得分從大到小排序，並返回結果
        boxes = boxes[keep, :]
        widths = widths[keep]
        heights = heights[keep]
        scores = scores[keep]

        return boxes, scores

四、RPN網路的優缺點

1、RPN網路可以自適應地生成不同大小和不同長寬比的候選框，比滑動窗口等方法更加靈活高效。

2、RPN網路的遞歸結構使得其可以在不同神經網路架構中進行靈活組合，輕鬆實現端到端的目標檢測。

3、但由於RPN網路需要處理大量的候選框，訓練和推理時間較長，且需要大量的計算資源。

五、結語

本篇文章詳細介紹了RPN網路的原理、架構和具體實現，並分析了其優缺點。RPN網路作為一種視覺物體檢測方法，具有靈活性和效果良好，應用廣泛。