Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection CVPR2017论文翻译 「爱情、让人受尽委屈。」 2022-12-20 11:25 99阅读 0赞 论文:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection (CVPR2017) 链接:https://arxiv.org/abs/1711.07767 代码地址:https://github.com/ruinmessi/RFBNet # 1.绪论部分: # 当前顶级目标检测器依赖于非常深的CNN主干网络,例如ResNet-101和Inception,优点是它们具有强大的特征表现能力,但是耗时严重。相反地,一些基于轻量级模型的检测器满足实时处理,但是精度是诟病。 在RFBNet这篇论文中,主要想利用一些技巧使用轻量级模型达到速度和精度并举的检测器。灵感来自人类视觉的感受野结构Receptive Fields (RFs) ,提出了新奇的RF block(RFB)模块,来验证感受野尺寸和方向性的对提高有鉴别鲁棒特征的关系。RFBNet是以主干网络(backbone)为VGG16的SSD来构建的。下面是讨论其有效性,两项基准测试实验和结果显示。RFBNet具备同非常深的主干网络检测器的精度,但是保持了实时性。 # 2.相关工作: # 这部分就不介绍了,主要是对目前一步法和两步法的一些利弊总结。有个比喻挺形象:YOLO定位精度差,小目标检出率低;SSD是YOLO的多尺度版本,对小目标检出有改善。 ## 3.2感受野模块: ## RFB是一个类似Inception模块的多分支卷积模块,它的内部结构可分为两个组件:多分支卷积层以及随后的膨胀卷积层。如下图 ![图2][2] ### 1. 多分支卷积层: ### 根据RF的定义,用多种尺寸的卷积核来实现比固定尺寸更好。具体设计:1.瓶颈结构,1x1-s2卷积减少通道特征,然后加上一个nxn卷积。2.替换5x5卷积为两个3x3卷积去减少参数,然后是更深的非线性层。有些例子,使用1xn和nx1代替nxn卷积;shortcut直连设计来自于ResNet和Inception ResNet V2。3.为了输出,卷积经常有stride=2或者是减少通道,所以直连层用一个不带非线性激活的1x1卷积层。 ### 2. 膨胀卷积层: ### 最初来自Deeplab,在保持参数量和同样感受野的情况下,用来获取更高分辨率的特征。图4,5展示两种RFB结构,每个分支都是一个正常卷积后面加一个膨胀卷积,主要是尺寸和膨胀因子不同。没有使用膨胀池化,主要是在组织不同RFs尺寸的时候,不够灵活。对于RFB,卷积核尺寸kernel size和膨胀因子dilate对检测器有细微影响,下面会讲。 ![图4][4]![图5][5] ## 3.3RFBNet检测结构 ## RFBNet检测器利用多尺度一步检测框架SSD,在其中嵌入RFB模块,使得轻量级主干SSD网络也能更快更准。RFB结构可以很容易集成到CNNs中,所以RFBNet检测网络保留了大部分SSD结构。主要修改是替换顶层卷积层为RFB,这些改动小但有用。如下图。 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center] ### 3.3.1.轻量级主干 ### 为了便于比较直接使用SSD原始的主干网络,也就是VGG16。它是将fc6和fc7层转换成卷积层用于下采样参数,并且将pool5从2x2-s2改成3x3-s1.膨胀卷积用来填充空缺和所有dropout层,并移除fc8层。 3.3.2.多尺度特征图RFB 原始SSD,基础主干网络后面接着一系列重叠的卷积层,得到一系列空间分辨率减小而感受野增大的特征图。RFBNet保持了这种结构,也做了些改进,用RFB-b模块替换了原来L2归一化,达到从前面卷积层获取包含小目标的底层特征图。早期版本的RFB,使用的是膨胀max pool来模拟感受野方向性的影响。由于特征图太小,最后的卷积层只保留了部分,像5x5卷积核过大,无法使用而去掉。 ![表2][2 1] ### 3.3.3微调RFB参数 ### 主要就是调节RFB模块中卷积核kernel size以及膨胀因子dilate。RFB-a是调整后的结构,然后从conv4\_3层连出。再在后面接一些小的滤波器,对性能有一定提升。 # 4.实验 # 通过实验结果,和自己试验,超过了目前所有检测方法。显存和时间都有保证。 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1] ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2] ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3] [2]: /images/20221120/ef66c61a0dd34998b08788d1c38b6b20.png [4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201112092805733.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center [5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201112092805725.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201112092908745.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center [2 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201112092926209.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201112093010366.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201112093015233.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201112093021750.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h3NTIyNjM0OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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