Bounding Box Regression詳解

Bounding box regression是一種目標檢測領域中常用的技術。其基本思想是通過在圖像中找到目標的位置，並且利用訓練數據對其位置進行預測和調整，從而提高目標檢測的精確度。本文將從如下四個方面詳細介紹bounding box regression的原理和應用。

一、CNN中的bounding box regression

在卷積神經網路（CNN）中，bounding box regression可以被用於定位物體。具體來說，CNN分類器會輸出特徵圖，這些特徵圖可以用於生成bounding box的回歸參數。用池化層和卷積層生成特徵圖後，可以通過全連接層對bounding box的位置進行回歸。這樣，我們就可以通過CNN來對圖像中的物體進行檢測。整個過程可以看作是一個基於CNN的端到端的檢測框架。

下面是相關代碼：

import torch.nn as nn

class BoundingBoxRegression(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_anchors, num_classes):
        super().__init__()
        self.num_anchors = num_anchors
        self.num_classes = num_classes
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.cls_conv = nn.Conv2d(256, num_classes * num_anchors, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bbox_conv = nn.Conv2d(256, 4 * num_anchors, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = F.relu(self.conv4(x))
        cls_score = self.cls_conv(x)
        bbox_pred = self.bbox_conv(x)
        return cls_score, bbox_pred

二、bounding box regression中的anchors

bounding box regression中的anchors是檢測任務中一個重要概念。anchors是在圖像上預定義的一些矩形框。在目標檢測中，我們可以使用anchors來提高檢測效率。

anchors由以下幾個參數定義：中心點坐標、寬度、高度、長寬比等。假設我們在圖像上定義了k個anchors，那麼對於每個anchor，我們的回歸網路需要輸出4k個值。這些值表示每個anchor的變換矩陣，包括平移和縮放。利用這些變換矩陣，我們可以將anchor變換到對應的目標位置，從而實現目標檢測。

下面是關於anchors相關的代碼示例：

import numpy as np

def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=[8, 16, 32]):
    anchors = []
    for r in ratios:
        for s in scales:
            size = base_size * s
            w = int(np.round(size * r))
            h = int(np.round(size / r))
            x1 = -w / 2.0
            y1 = -h / 2.0
            x2 = w / 2.0
            y2 = h / 2.0
            anchors.append((x1, y1, x2, y2))
    return np.array(anchors)

anchors = generate_anchors()
print(anchors)

三、bounding box regression的loss function

bounding box regression常用的loss function是Smooth L1 Loss。Smooth L1 Loss可以在一定程度上平滑地評估預測框和真實框之間的誤差。

Smooth L1 Loss的定義如下：

L1 loss: $x =|t – p|$

Smooth L1 loss:

$x = \begin{cases}
0.5(t – p)^2 & \textit{if } |t – p| < 1 \\
|t – p| – 0.5 & \textit{otherwise}
\end{cases}$

下面是相關代碼：

def smooth_l1_loss(pred, target, beta=1.0 / 9, size_average=True):
    diff = torch.abs(pred - target)
    mask = (diff < beta).float()
    loss = mask * 0.5 * diff ** 2 / beta + (1 - mask) * (diff - 0.5 * beta)
    if size_average:
        return loss.mean()
    else:
        return loss.sum()

四、bounding box regression的應用

bounding box regression的應用非常廣泛。例如，它可以被用於人臉檢測、目標檢測、行人檢測等領域。在前面的例子中，我們已經介紹了如何在CNN中使用bounding box regression，下面我們將介紹如何在Faster R-CNN中使用bounding box regression來進行目標檢測。

Faster R-CNN是當前目標檢測領域中最優秀的演算法之一。下面給出了Faster R-CNN中的bounding box regression相關代碼，它可以根據anchors生成bounding box，進而進行目標檢測。

import torch.nn.functional as F

def generate_proposals(scores, bbox_deltas, anchors, feat_stride):
    num_anchors = bbox_deltas.shape[1] // 4
    batch_size = scores.shape[0]
    height, width = scores.shape[2], scores.shape[3]

    length = height * width * num_anchors
    scores = scores.transpose((0, 2, 3, 1)).reshape((batch_size, length, 1))
    bbox_deltas = bbox_deltas.contiguous().view(batch_size, length, 4)

    proposals = anchors.reshape((1, length, 4)).repeat(batch_size, axis=0) * feat_stride
    proposals[:, :, 0:2] += bbox_deltas[:, :, 0:2] * feat_stride * anchors[:, 2:4]
    proposals[:, :, 2:4] *= torch.exp(bbox_deltas[:, :, 2:4])

    proposals[:, :, 0::2] = torch.clamp(proposals[:, :, 0::2], min=0, max=(width - 1) * feat_stride)
    proposals[:, :, 1::2] = torch.clamp(proposals[:, :, 1::2], min=0, max=(height - 1) * feat_stride)

    return proposals

總結

本文從CNN中的bounding box regression、bounding box regression中的anchors、bounding box regression的loss function和bounding box regression的應用四個方面對bounding box regression進行了詳細介紹。bounding box regression是目標檢測領域中的重要技術手段，它可以幫助我們實現準確的物體檢測。