深度学习目标检测:RCNN,Fast,Faster,YOLO,SSD比较

xiaoxiao2021-02-28  5

学习学习~~

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这篇博文很简单,我就画了一个图,将各自的要点进行比较说明。

相信这样看过去就一目了然了,但是需要说明的还是: YOLO可能不应该放在这里,但是为了和SSD进行比较还是放了。另外,YOLO出了第二版本了,所以放在这边也没有问题。

个人觉得,分析比较Faster Yolo SSD这几种算法,有一个问题要先回答,Yolo SSD为什么快? 最主要的原因还是提proposal(最后输出将全连接换成全卷积也是一点)。其实总结起来我认为有两种方式:1.RPN,2. 暴力划分。RPN的设计相当于是一个sliding window 对最后的特征图每一个位置都进行了估计,由此找出anchor上面不同变换的proposal,设计非常经典,代价就是sliding window的代价。相比较 yolo比较暴力 ,直接划为7*7的网格,估计以网格为中心两个位置也就是总共98个”proposal“。快的很明显,精度和格子的大小有关。SSD则是结合:不同layer输出的输出的不同尺度的 Feature Map提出来,划格子,多种尺度的格子,在格子上提“anchor”。结果显而易见。

需要说明一个核心: 目前虽然已经有更多的RCNN,但是Faster RCNN当中的RPN仍然是一个经典的设计。下面来说一下RPN: 在Faster RCNN当中,一张大小为224*224的图片经过前面的5个卷积层,输出256张大小为13*13的 特征图(你也可以理解为一张13*13*256大小的特征图,256表示通道数)。接下来将其输入到RPN网络,输出可能存在目标的reign WHk个(其中WH是特征图的大小,k是anchor的个数)。 实际上, 这个RPN由两部分构成:一个卷积层,一对全连接层分别输出分类结果(cls layer)以及 坐标回归结果(reg layer)。卷积层:stride为1,卷积核大小为3*3,输出256张特征图(这一层实际参数为3*3*256*256)。相当于一个sliding window 探索输入特征图的每一个3*3的区域位置。当这个13*13*256特征图输入到RPN网络以后, 通过卷积层得到13*13个 256特征图。也就是169个256维的特征向量,每一个对应一个3*3的区域位置,每一个位置提供9个anchor。于是,对于每一个256维的特征,经过 一对 全连接网络(也可以是1*1的卷积核的卷积网络),一个输出 前景还是背景的输出2D;另一个输出回归的坐标信息(x,y,w, h,4*9D,但实际上是一个处理过的坐标位置)。于是,在这9个位置附近求到了一个真实的候选位置。

iker Peng

2017年1月10日

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