RPN网络详解

一、RPN网络是什么

1、RPN是Recursive Pyramid Network(递归金字塔网络)的缩写，是一种视觉物体检测方法，由于其灵活性和效果良好，被广泛使用。

2、其主要思想是结合自下而上和自上而下两种递归方式，通过图像金字塔、特征金字塔和递归卷积层的组合来实现物体检测。

3、RPN网络不同于传统的滑动窗口方式，可以在不同的位置和不同的大小上生成不同的候选框，并输出候选框的得分。

二、RPN网络的基本架构

1、RPN网络由三个主要部分组成：图像金字塔、特征金字塔和候选框生成。

2、图像金字塔是一种分辨率逐级缩小的图像序列，用于检测不同大小物体。

3、特征金字塔是一种在不同尺度下提取特征的方法，通过变换卷积核的大小来适应不同大小物体。

4、候选框生成则是通过在特征图的每个像素点上生成多个不同大小的锚点来实现的，再结合分类和回归得分，输出最终的候选框。

三、RPN网络的具体实现

1、首先通过CNN网络提取特征图，然后在特征图的每个像素点上生成多个不同大小和比例的锚点。

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、对于每个锚点，RPN网络输出候选框的分类得分和回归得分，其中回归得分是指该候选框与真实物体框之间的差距。

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、利用候选框的得分进行筛选，使得最后输出的候选框更加准确。

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]

        # 获取所有候选框，并剔除超出图像范围和宽高小于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]

        # 获取训练/测试时保留的候选框数量
        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

        # 获取topk得分的索引，并根据索引获取topk的得分和对应的候选框
        indices = torch.argsort(scores, descending=True)
        proposals = proposals[indices[:n_pre_nms]]
        scores = scores[indices[:n_pre_nms]]

        # 将候选框坐标转换为左上角和右下角坐标，并计算宽度和高度
        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

        # 将候选框和宽度、高度按照得分从大到小排序
        order = torch.argsort(scores, descending=True)
        boxes = boxes[order, :]
        widths = widths[order]
        heights = heights[order]
        scores = scores[order]

        # 对排好序的候选框进行非极大值抑制
        keep = nms(boxes, scores, nms_thresh)
        keep = keep[:n_post_nms]

        # 对筛选后的候选框再次按照得分从大到小排序，并返回结果
        boxes = boxes[keep, :]
        widths = widths[keep]
        heights = heights[keep]
        scores = scores[keep]

        return boxes, scores

四、RPN网络的优缺点

1、RPN网络可以自适应地生成不同大小和不同长宽比的候选框，比滑动窗口等方法更加灵活高效。

2、RPN网络的递归结构使得其可以在不同神经网络架构中进行灵活组合，轻松实现端到端的目标检测。

3、但由于RPN网络需要处理大量的候选框，训练和推理时间较长，且需要大量的计算资源。

五、结语

本篇文章详细介绍了RPN网络的原理、架构和具体实现，并分析了其优缺点。RPN网络作为一种视觉物体检测方法，具有灵活性和效果良好，应用广泛。