RPN网络的锚是如何生成的

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-06-07 06:08 164阅读 0赞

作者：刘缘  
链接：https://www.zhihu.com/question/42205480/answer/128259995  
来源：知乎  
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anchor这个问题，我最初也没弄懂。刚刚看完RBG大神的源码，终于明白了，来回答一发，如果有不对的地方请大家指出。  
以VGG-16改造的faster r-cnn为例。py-faster r-cnn的/model/pascal-voc/VGG16/faster\_rcnn\_alt\_opt/faster\_rcnn\_test.pt的RPN部分。这部分是在原来的VGG16的conv5\_3之后添加的。  
1、conv5\_3->rpn\_conv/3\*3->rpn\_relu对应于文中进行n\*n的卷积。这里输出的维数(output)为512，高H和宽W为输入的图像原始大小的1/16。(1,512,H,W)  
2、rpn\_relu->rpn\_cls\_score->rpn\_cls\_score\_reshape->rpn\_cls\_prob->rpn\_cls\_prob\_reshape  
这里是预测每个点的前景背景概率。rpn\_cls\_score实际上就是一个1\*1的卷积层而已。  
如果有A个anchor，每个anchor都有一个前景概率一个背景概率(2\*A)，输出的大小为(1,2\*A,H,W)。  
这里的reshape只是为了利用softmax层进行概率的计算而已。  
3、rpn\_relu->rpn\_bbox\_pred  
这里就是预测每个点的boundingbox。同样的，rpn\_bbox\_pred也是一个1\*1的卷积层而已。输出大小为(1,4\*A,H,W) 。  
关键在此， **这里输出的并不是一个boundingbox的左上右下坐标，而是一个修改量（boundingbox regression）。**在r-cnn的supplementary material中，给出了下面几个公式  
\&amp;lt;img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-e63f33b16aff3345d984a08eec143322\_hd.png" data-rawwidth="240" data-rawheight="170" class="content\_image" width="240"\&amp;gt;这里面的 ![v2-e63f33b16aff3345d984a08eec143322_hd.png][]这里面的 ![P][]就是的anchor（高、宽、中心），而里面的 ![d\_\{x\} d\_\{y\}d\_\{w\}d\_\{h\}][d_x_ d_y_d_w_d_h]是rpn\_bbox层输出的四个值， ![G][]就是修改之后的高、宽、中心。  
4、(rpn\_bbox\_pred+rpn\_cls\_prob\_reshape)->proposal\_layer  
这里的proposal\_layer就完成了上述修正，并且进行NMS（非极大抑制）以及概率排序等获得最终的boundingbox。这样就完成了在同一个点上获得不同尺度不同比例的包围盒。  
输出大小为:(N,4)，这里的 N与NMS以及概率排序阈值有关，得到的就是boundingbox的四个坐标。

[v2-e63f33b16aff3345d984a08eec143322_hd.png]: https://pic3.zhimg.com/50/v2-e63f33b16aff3345d984a08eec143322_hd.png
[P]: https://www.zhihu.com/equation?tex=P
[d_x_ d_y_d_w_d_h]: https://www.zhihu.com/equation?tex=d_%7Bx%7D+d_%7By%7Dd_%7Bw%7Dd_%7Bh%7D
[G]: /images/20220607/30845bb0ff654c059b17699d0f01ee00.png