R-FCN演算法詳解

一、簡介

R-FCN是一個利用深度學習演算法進行目標檢測的演算法，於2016年被提出，是以2015年的Faster RCNN演算法為基礎，在Faster RCNN演算法的基礎上對區域建議網路（RPN）和全連接層進行了改進，使得其在速度和準確率上都有很大提升。

二、演算法原理

1. R-FCN框架

R-FCN框架主要由兩個部分組成：候選物體生成（Region Proposal Generation）和物體分類和定位（Object Detection and Localization）。其中，候選物體生成部分使用Faster RCNN演算法中的RPN，而物體分類和定位部分使用R-FCN。

2. 區域建議網路（RPN）

RPN是用來生成物體區域的CNN網路。它可以接收任意大小的輸入圖像，並輸出一個有限數量的候選區域，這些區域可以包含可能包含目標。RPN網路在整個圖像上滑動，每個位置上都會生成k個錨點（anchors）的候選位置以及相應的偏移量。然後使用分類器和回歸器對每個錨點進行打分，以確定它是否為物體。

3. Region-Based Fully Convolutional Networks（R-FCN）

R-FCN模型把預測分為分類和定位兩部分，這兩部分共享相同的卷積層輸出。在分類方面，R-FCN採用了類別特定的空間池化（Position-Sensitive Score Maps, PSSM）策略，將每個物體類別劃分為若干區域，每個區域對應著卷積層上的一個子區域，然後通過計算每個子區域在物體中的得分映射（score map）來得到該物體類別的概率得分。在定位方面，R-FCN使用類別暴力回歸（class-wise bounding box regression）技術來精確定位目標位置。

三、演算法實現

1. R-FCN的安裝和配置

git clone --recursive https://github.com/daijifeng001/R-FCN
cd ./R-FCN
cd ./caffe-fast-rcnn
make -j8 && make pycaffe

2. 數據集的準備

在訓練之前需要準備訓練數據。關於如何準備數據集，可以參考Faster RCNN的方法。

3. 訓練網路

使用如下命令訓練網路：

cd ./R-FCN
./tools/train_net.py --gpu 0 --solver ./models/pascal_voc/ResNet-50/rfcn_end2end/solver.prototxt --weights ./models/pascal_voc/ResNet-50/resnet50_rfcn_final.caffemodel --iters 80000

4. 對圖像進行檢測

使用如下命令對圖像進行檢測：

cd ./R-FCN
./tools/demo_rfcn.py

四、結論

總的來說，R-FCN演算法通過結合了Faster RCNN演算法的區域建議網路（RPN）和全連接層的改進，使得其在物體檢測領域取得了很好的效果。在未來的發展中，我們可以通過改進這個演算法來進一步提高檢測的準確率和速度。