Faster R-CNN 從2015年底至今已經有接近兩年了，但依舊還是Object Detection領域的主流框架之一，雖然推出了后續 R-FCN，Mask R-CNN 等改進框架，但基本結構變化不大。同時不乏有SSD，YOLO等骨骼清奇的新作，但精度上依然以Faster R-CNN為最好。對于一般的通用檢測問題（例如行人檢測，車輛檢測，文字檢測），只需在ImageNet pre-train model上進行若干次 fine-tune，就能得到非常好的效果。相比于刷pascal voc，Imagenet，coco 等benchmarks，大多數人感興趣的可能是如何應用到自己的檢測目標上。

? ? ? ? PS: 一作任少卿大神人挺帥的，回答問題還很耐心。

? ? ? ? Faster R-CNN 主要由三個部分組成：（1）基礎特征提取網絡（2）RPN (Region Proposal Network) （3）Fast-RCNN 。其中RPN和Fast-RCNN共享特征提取卷積層，思路上依舊延續提取proposal + 分類的思想。后人在此框架上，推出了一些更新，也主要是針對以上三點。

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1. 更好的特征網絡

? ? （1）ResNet，PVANet

? ? ??ResNet?CVPR2016 oral?

? ? ? paper :?https://arxiv.org/abs/1512.03385?code :https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks

? ? ? ResNet 依然是現在最好的基礎網絡，ResNeXT可能性能上比他好一點，但不是很主流，通過將Faster-RCNN中的VGG16替換成ResNet可以提高performance，不僅是detection，在segmentation，video analysis，recognition等其他領域，使用更深的ResNet都可以得到穩定的提升。

? ? ? PASCAL VOC ?2007 上，通過將VGG-16替換成ResNet-101，mAP從73.2%提高到76.4%， PASACAL 2012 上從70.4%提高到73.8%

? ? ? 值得注意的是，ResNet版本的Faster-RCNN連接方法和Baseline 版本不太一致，具體見任少卿在PAMI 2015中提到?https://arxiv.org/abs/1504.06066。以ResNet-101為例，參考下圖方式，其中res5c,atrous + fc4096 + fc4096 + fcn+1 的方式是和baseline版本一致的方式，而res4b22+res5a+res5b+rec5c+fcn+1 是最終采取的方式。這種連接方式使得ResNet-faster-rcnn成為全卷積結構，大大減少模型大小，同時在性能上有一定提升。

? ? ? ? ???? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

? ? ? ?在速度方面，ResNet比VGG16更慢，同時需要訓練的次數也更多，個人實驗結果vgg16 baseline版本訓練一輪耗時1.5s，ResNet版本一輪耗時2.0s，同時內存占用量也遠遠大于VGG16，大概四五倍，沒有12G的GPU就不要想用了。

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? ? ??PVANet?NIPS2016 workshop

? ? ? paper：https://arxiv.org/abs/1608.08021? code：https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn

? ? ? PVANet是幾個韓國人鼓搗出來的一個更深但快速的基礎網絡，在VOC2012上效果達到82.5%，接近Faster R-CNN ?+ ResNet-101 +++ 和 R-FCN的結果，但是速度上快非常多。實際驗證結果，訓練和測試速度都比baseline版本快一倍左右。不過，這個網絡非常難訓練，收斂困難，loss會比較大，選用的訓練方法是plateau，在一些比較困難的任務上，大概得好幾倍的迭代次數才能達到和VGG16性能相當程度。另外，82.5%這個性能也并非全部得益于PVANet，文章中把anchor數量增加到40多個，還做了一些小改動。個人認為，PVANet的速度廣受認可，但性能頂多和VGG16相當，不如ResNet。

?（2） Hierarchy Feature

? ? ? 代表作有HyperNet，同樣的思想在SSD和FCN中也有用到，將多層次的卷積網絡feature map接在一起

? ? ??HpyerNet?

? ? ??paper ：?https://arxiv.org/pdf/1604.00600.pdf?code：?

? ? ? 以VGG-16為例，將conv1，conv3，conv5三層接在一起，形成一個Hyper Feature，以Hpyer Feature maps 代替原有的conv5_3，用于RPN和Fast-RCNN。該文章問題出發點針對小目標和定位精度，由于CNN的本身特點，隨著層數加深，特征變得越來越抽象和語義，但分辨率卻隨之下降。Conv5_3 每一個像素點對應的stride = 16 pixel，如果能在conv3_3上做預測，一個像素點對應的stride = 4 pixel，相當于可以獲得更好的精度，而conv5_3代表的語義信息對分類有幫助，結合下來，相當于一個定位精度和分類精度的折中。下圖是以AlexNet為例，不同層接法在Pascal VOC 2007上的結果，可以看到，1+3+5會取得不錯的效果。

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2. 更精準更精細的RPN

? ? ?（1）FPN

? ? ?（2）more anchors

3. ROI分類方法

? ? ?（1）PS-ROI-POOLING

? ? ? ?R-FCN：

? ? ?（2）ROI-Align & multi-task benefits

? ? ? ?Mask R-CNN?：

? ? ?（3）multi-layer roi-pooling

? ? ? ?DeepText：

Paper ：?https://arxiv.org/abs/1605.07314

? ? ? ?一篇將Faster RCNN應用在文字檢測的文章，里面的contribution比較瑣碎，但有一點小改進經驗證過相當有效，就是roi分別在conv4，conv5上做roi-pooling，合并后再進行分類。這樣基本不增加計算量，又能利用更高分辨率的conv4。

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4. sample and post-process

? ? （1）Hard example mining?

? ? ??OHEM

? ? ??Paper： ?Code：

? ? （2）GAN

? ? ??A-Fast-RCNN?

? ? ? Paper CVPR 2017 :?https://arxiv.org/abs/1704.03414

? ? ? 這篇文章比較新穎，蹭上了GAN的熱點，利用GAN在線產生一些遮擋形變的positive sample。與Fast-RCNN比較，在VOC2007上，mAP增加了2.3%，VOC2012上增加了2.6%。

? ? （3）soft-NMS

? ? ??Soft-NMS?（Improving Object Detection With One Line of Code）

? ? ? Paper：?https://arxiv.org/pdf/1704.04503.pdf? ?code：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms

? ? ?該篇文章主要focus在后處理NMS上，不得不承認，對于很多問題，后處理的方法會對結果產生幾個點的影響。雖然我自己試驗過，在我的任務上，Soft-NMS得到的結果和NMS完全一致，該后處理方式可能不具備推廣性，但是好在嘗試起來非常容易，代價也很小，只需要替換一個函數就可以，所以大家不妨可以試驗一下。

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總結

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