（原）faster rcnn的tensorflow代码的理解
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http://www.javashuo.com/article/p-xduiekll-g.htmlpython
参考网址：ios
论文：https://arxiv.org/abs/1506.01497git
tf的第三方faster rcnn：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnngithub
IOU：http://www.javashuo.com/article/p-nvpogmde-dy.htmlwindows
faster rcnn主要包括两部分：rpn网络和rcnn网络。rpn网络用于保留在图像内部的archors，同时获得这些archors是正样本仍是负样本仍是不关注。最终训练时经过nms保留最多2000个archors，测试时保留300个archors。另外一方面，rpn网络会提供256个archors给rcnn网络，用于rcnn分类及回归坐标位置。网络
Network为基类，vgg16为派生类，重载了Network中的_image_to_head和_head_to_tail。app
下面只针对vgg16进行分析。less
faster rcnn网络整体结构以下图所示。dom
1. 训练阶段：
SolverWrapper经过construct_graph建立网络、train_op等。
construct_graph经过Network的create_architecture建立网络。
1.1 create_architecture
create_architecture经过_build_network具体建立网络模型、损失及其余相关操做，获得rois, cls_prob, bbox_pred，定义以下
1 def create_architecture(self, mode, num_classes, tag=None, anchor_scales=(8, 16, 32), anchor_ratios=(0.5, 1, 2)): 2 self._image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, None, None, 3]) # 因为图像宽高不定，于是第二维和第三维都是None 3 self._im_info = tf.placeholder(tf.float32, shape=[3]) # 图像信息，高、宽、缩放到宽为600或者高为1000的最小比例 4 self._gt_boxes = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 5]) # ground truth框的信息。前四个为位置信息，最后一个为该框对应的类别（见roi_data_layer/minibatch.py/get_minibatch） 5 self._tag = tag 6 7 self._num_classes = num_classes 8 self._mode = mode 9 self._anchor_scales = anchor_scales 10 self._num_scales = len(anchor_scales) 11 12 self._anchor_ratios = anchor_ratios 13 self._num_ratios = len(anchor_ratios) 14 15 self._num_anchors = self._num_scales * self._num_ratios # self._num_anchors=9 16 17 training = mode == 'TRAIN' 18 testing = mode == 'TEST' 19 20 weights_regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(cfg.TRAIN.WEIGHT_DECAY) # handle most of the regularizers here 21 if cfg.TRAIN.BIAS_DECAY: 22 biases_regularizer = weights_regularizer 23 else: 24 biases_regularizer = tf.no_regularizer 25 26 # list as many types of layers as possible, even if they are not used now 27 with arg_scope([slim.conv2d, slim.conv2d_in_plane, slim.conv2d_transpose, slim.separable_conv2d, slim.fully_connected], 28 weights_regularizer=weights_regularizer, biases_regularizer=biases_regularizer, biases_initializer=tf.constant_initializer(0.0)): 29 # rois：256个archors的类别（训练时为每一个archors的类别，测试时全0） 30 # cls_prob：256个archors每一类别的几率 31 # bbox_pred：预测位置信息的偏移 32 rois, cls_prob, bbox_pred = self._build_network(training) 33 34 layers_to_output = {'rois': rois} 35 36 for var in tf.trainable_variables(): 37 self._train_summaries.append(var) 38 39 if testing: 40 stds = np.tile(np.array(cfg.TRAIN.BBOX_NORMALIZE_STDS), (self._num_classes)) 41 means = np.tile(np.array(cfg.TRAIN.BBOX_NORMALIZE_MEANS), (self._num_classes)) 42 self._predictions["bbox_pred"] *= stds # 训练时_region_proposal中预测的位置偏移减均值除标准差，于是测试时须要反过来。 43 self._predictions["bbox_pred"] += means 44 else: 45 self._add_losses() 46 layers_to_output.update(self._losses) 47 48 val_summaries = [] 49 with tf.device("/cpu:0"): 50 val_summaries.append(self._add_gt_image_summary()) 51 for key, var in self._event_summaries.items(): 52 val_summaries.append(tf.summary.scalar(key, var)) 53 for key, var in self._score_summaries.items(): 54 self._add_score_summary(key, var) 55 for var in self._act_summaries: 56 self._add_act_summary(var) 57 for var in self._train_summaries: 58 self._add_train_summary(var) 59 60 self._summary_op = tf.summary.merge_all() 61 self._summary_op_val = tf.summary.merge(val_summaries) 62 63 layers_to_output.update(self._predictions) 64 65 return layers_to_output
1.2 _build_network
_build_network用于建立网络
_build_network = _image_to_head + //获得输入图像的特征
_anchor_component + //获得全部可能的archors在原始图像中的坐标（可能超出图像边界）及archors的数量
_region_proposal + //对输入特征进行处理，最终获得2000个archors（训练）或300个archors（测试）
_crop_pool_layer + //将256个archors裁剪出来，并缩放到7*7的固定大小，获得特征
_head_to_tail + //将256个archors的特征增长fc及dropout，获得4096维的特征
_region_classification // 增长fc层及dropout层，用于rcnn的分类及回归
整体流程：网络经过vgg1-5获得特征net_conv后，送入rpn网络获得候选区域archors，去除超出图像边界的archors并选出2000个archors用于训练rpn网络（300个用于测试）。并进一步选择256个archors（用于rcnn分类）。以后将这256个archors的特征根据rois进行裁剪缩放及pooling，获得相同大小7*7的特征pool5，pool5经过两个fc层获得4096维特征fc7，fc7送入_region_classification（2个并列的fc层），获得21维的cls_score和21*4维的bbox_pred。
_build_network定义以下
1 def _build_network(self, is_training=True): 2 if cfg.TRAIN.TRUNCATED: # select initializers 3 initializer = tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.01) 4 initializer_bbox = tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.001) 5 else: 6 initializer = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.01) 7 initializer_bbox = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.001) 8 9 net_conv = self._image_to_head(is_training) # 获得vgg16的conv5_3 10 with tf.variable_scope(self._scope, self._scope): 11 self._anchor_component() # 经过特征图及相对原始图像的缩放倍数_feat_stride获得全部archors的起点及终点坐标 12 rois = self._region_proposal(net_conv, is_training, initializer) # 经过rpn网络，获得256个archors的类别（训练时为每一个archors的类别，测试时全0）及位置（后四维） 13 pool5 = self._crop_pool_layer(net_conv, rois, "pool5") # 对特征图经过rois获得候选区域，并对候选区域进行缩放，获得14*14的固定大小，进一步pooling成7*7大小 14 15 fc7 = self._head_to_tail(pool5, is_training) # 对固定大小的rois增长fc及dropout，获得4096维的特征，用于分类及回归 16 with tf.variable_scope(self._scope, self._scope): 17 cls_prob, bbox_pred = self._region_classification(fc7, is_training, initializer, initializer_bbox) # 对rois进行分类，完成目标检测；进行回归，获得预测坐标 18 19 self._score_summaries.update(self._predictions) 20 21 # rois：256个archors的类别（训练时为每一个archors的类别，测试时全0） 22 # cls_prob：256个archors每一类别的几率 23 # bbox_pred：预测位置信息的偏移 24 return rois, cls_prob, bbox_pred
1.3 _image_to_head
_image_to_head用于获得输入图像的特征
该函数位于vgg16.py中，定义以下
1 def _image_to_head(self, is_training, reuse=None): 2 with tf.variable_scope(self._scope, self._scope, reuse=reuse): 3 net = slim.repeat(self._image, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], trainable=False, scope='conv1') 4 net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], padding='SAME', scope='pool1') 5 net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], trainable=False, scope='conv2') 6 net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], padding='SAME', scope='pool2') 7 net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], trainable=is_training, scope='conv3') 8 net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], padding='SAME', scope='pool3') 9 net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], trainable=is_training, scope='conv4') 10 net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], padding='SAME', scope='pool4') 11 net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], trainable=is_training, scope='conv5') 12 13 self._act_summaries.append(net) 14 self._layers['head'] = net 15 16 return net
1.4 _anchor_component
_anchor_component：用于获得全部可能的archors在原始图像中的坐标（可能超出图像边界）及archors的数量（特征图宽*特征图高*9）。该函数使用的self._im_info，为一个3维向量，[0]表明图像宽，[1]表明图像高，[2]表明图像缩放的比例（将图像宽缩放到600，或高缩放到1000的最小比例，好比缩放到600*900、850*1000）。该函数调用generate_anchors_pre_tf并进一步调用generate_anchors来获得全部可能的archors在原始图像中的坐标及archors的个数（因为图像大小不同，于是最终archor的个数也不同）。
generate_anchors_pre_tf步骤以下：
1. 经过_ratio_enum获得archor时，使用 (0, 0, 15, 15) 的基准窗口，先经过ratio=[0.5,1,2]的比例获得archors。ratio指的是像素总数（宽*高）的比例，而不是宽或者高的比例，获得以下三个archor（每一个archor为左上角和右下角的坐标）：
2. 然后在经过scales=(8, 16, 32)获得放大倍数后的archors。scales时，将上面的每一个都直接放大对应的倍数，最终获得9个archors（每一个archor为左上角和右下角的坐标）。将上面三个archors分别放大就好了，于是本文未给出该图。
以后经过tf.add(anchor_constant, shifts)获得缩放后的每一个点的9个archor在原始图的矩形框。anchor_constant：1*9*4。shifts：N*1*4。N为缩放后特征图的像素数。将维度从N*9*4变换到(N*9)*4，获得缩放后的图像每一个点在原始图像中的archors。
_anchor_component以下：
1 def _anchor_component(self): 2 with tf.variable_scope('ANCHOR_' + self._tag) as scope: 3 height = tf.to_int32(tf.ceil(self._im_info[0] / np.float32(self._feat_stride[0]))) # 图像通过vgg16获得特征图的宽高 4 width = tf.to_int32(tf.ceil(self._im_info[1] / np.float32(self._feat_stride[0]))) 5 if cfg.USE_E2E_TF: 6 # 经过特征图宽高、_feat_stride（特征图相对原始图缩小的比例）及_anchor_scales、_anchor_ratios获得原始图像上 7 # 全部可能的archors（坐标可能超出原始图像边界）和archor的数量 8 anchors, anchor_length = generate_anchors_pre_tf(height, width, self._feat_stride, self._anchor_scales, self._anchor_ratios ) 9 else: 10 anchors, anchor_length = tf.py_func(generate_anchors_pre, 11 [height, width, self._feat_stride, self._anchor_scales, self._anchor_ratios], [tf.float32, tf.int32], name="generate_anchors") 12 anchors.set_shape([None, 4]) # 起点坐标，终点坐标，共4个值 13 anchor_length.set_shape([]) 14 self._anchors = anchors 15 self._anchor_length = anchor_length 16 17 def generate_anchors_pre_tf(height, width, feat_stride=16, anchor_scales=(8, 16, 32), anchor_ratios=(0.5, 1, 2)): 18 shift_x = tf.range(width) * feat_stride # 获得全部archors在原始图像的起始x坐标：(0,feat_stride,2*feat_stride...) 19 shift_y = tf.range(height) * feat_stride # 获得全部archors在原始图像的起始y坐标：(0,feat_stride,2*feat_stride...) 20 shift_x, shift_y = tf.meshgrid(shift_x, shift_y) # shift_x：height个(0,feat_stride,2*feat_stride...);shift_y：width个(0,feat_stride,2*feat_stride...)' 21 sx = tf.reshape(shift_x, shape=(-1,)) # 0,feat_stride,2*feat_stride...0,feat_stride,2*feat_stride...0,feat_stride,2*feat_stride... 22 sy = tf.reshape(shift_y, shape=(-1,)) # 0,0,0...feat_stride,feat_stride,feat_stride...2*feat_stride,2*feat_stride,2*feat_stride.. 23 shifts = tf.transpose(tf.stack([sx, sy, sx, sy])) # width*height个四位矩阵 24 K = tf.multiply(width, height) # 特征图总共像素数 25 shifts = tf.transpose(tf.reshape(shifts, shape=[1, K, 4]), perm=(1, 0, 2)) # 增长一维，变成1*(width*height)*4矩阵，然后变换维度为(width*height)*1*4矩阵 26 27 anchors = generate_anchors(ratios=np.array(anchor_ratios), scales=np.array(anchor_scales)) #获得9个archors的在原始图像中的四个坐标（放大比例默认为16） 28 A = anchors.shape[0] # A=9 29 anchor_constant = tf.constant(anchors.reshape((1, A, 4)), dtype=tf.int32) # anchors增长维度为1*9*4 30 31 length = K * A # 总共的archors的个数（每一个点对应A=9个archor，共K=height*width个点） 32 # 1*9*4的base archors和(width*height)*1*4的偏移矩阵进行broadcast相加，获得(width*height)*9*4，并改变形状为(width*height*9)*4，获得全部的archors的四个坐标 33 anchors_tf = tf.reshape(tf.add(anchor_constant, shifts), shape=(length, 4)) 34 35 return tf.cast(anchors_tf, dtype=tf.float32), length 36 37 def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=2 ** np.arange(3, 6)): 38 """Generate anchor (reference) windows by enumerating aspect ratios X scales wrt a reference (0, 0, 15, 15) window.""" 39 base_anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size]) - 1 # base archor的四个坐标 40 ratio_anchors = _ratio_enum(base_anchor, ratios) # 经过ratio获得3个archors的坐标（3*4矩阵） 41 anchors = np.vstack([_scale_enum(ratio_anchors[i, :], scales) for i in range(ratio_anchors.shape[0])]) # 3*4矩阵变成9*4矩阵，获得9个archors的坐标 42 return anchors 43 44 45 def _whctrs(anchor): 46 """ Return width, height, x center, and y center for an anchor (window). """ 47 w = anchor[2] - anchor[0] + 1 # 宽 48 h = anchor[3] - anchor[1] + 1 # 高 49 x_ctr = anchor[0] + 0.5 * (w - 1) # 中心x 50 y_ctr = anchor[1] + 0.5 * (h - 1) # 中心y 51 return w, h, x_ctr, y_ctr 52 53 54 def _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr): 55 """ Given a vector of widths (ws) and heights (hs) around a center (x_ctr, y_ctr), output a set of anchors (windows).""" 56 ws = ws[:, np.newaxis] # 3维向量变成3*1矩阵 57 hs = hs[:, np.newaxis] # 3维向量变成3*1矩阵 58 anchors = np.hstack((x_ctr - 0.5 * (ws - 1), y_ctr - 0.5 * (hs - 1), x_ctr + 0.5 * (ws - 1), y_ctr + 0.5 * (hs - 1))) # 3*4矩阵 59 return anchors 60 61 62 def _ratio_enum(anchor, ratios): # 缩放比例为像素总数的比例，而非单独宽或者高的比例 63 """ Enumerate a set of anchors for each aspect ratio wrt an anchor. """ 64 w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor) # 获得中心位置和宽高 65 size = w * h # 总共像素数 66 size_ratios = size / ratios # 缩放比例 67 ws = np.round(np.sqrt(size_ratios)) # 缩放后的宽,3维向量(值由大到小) 68 hs = np.round(ws * ratios) # 缩放后的高，两个3维向量对应元素相乘，为3维向量（值由小到大） 69 anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr) # 根据中心及宽高获得3个archors的四个坐标 70 return anchors 71 72 73 def _scale_enum(anchor, scales): 74 """ Enumerate a set of anchors for each scale wrt an anchor. """ 75 w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor) # 获得中心位置和宽高 76 ws = w * scales # 获得宽的放大倍数 77 hs = h * scales # 获得宽的放大倍数 78 anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr) # 根据中心及宽高获得3个archors的四个坐标 79 return anchors
1.5 _region_proposal
_region_proposal用于将vgg16的conv5的特征经过3*3的滑动窗获得rpn特征，进行两条并行的线路，分别送入cls和reg网络。cls网络判断经过1*1的卷积获得archors是正样本仍是负样本（因为archors过多，还有可能有不关心的archors，使用时只使用正样本和负样本），用于二分类rpn_cls_score；reg网络对经过1*1的卷积回归出archors的坐标偏移rpn_bbox_pred。这两个网络共用3*3 conv（rpn）。因为每一个位置有k个archor，于是每一个位置均有2k个soores和4k个coordinates。
cls（将输入的512维下降到2k维）：3*3 conv + 1*1 conv（2k个scores，k为每一个位置archors个数，如9）
在第一次使用_reshape_layer时，因为输入bottom为1*？*？*2k，先获得caffe中的数据顺序（tf为batchsize*height*width*channels，caffe中为batchsize*channels*height*width）to_caffe：1*2k*？*？，然后reshape后获得reshaped为1*2*？*？，最后在转回tf的顺序to_tf为1*？*？*2，获得rpn_cls_score_reshape。以后经过rpn_cls_prob_reshape（softmax的值，只针对最后一维，即2计算softmax），获得几率rpn_cls_prob_reshape（其最大值，即为预测值rpn_cls_pred），再次_reshape_layer，获得1*？*？*2k的rpn_cls_prob，为原始的几率。
reg（将输入的512维下降到4k维）：3*3 conv + 1*1 conv（4k个coordinates，k为每一个位置archors个数，如9）。
_region_proposal定义以下：
1 def _region_proposal(self, net_conv, is_training, initializer): # 对输入特征图进行处理 2 rpn = slim.conv2d(net_conv, cfg.RPN_CHANNELS, [3, 3], trainable=is_training, weights_initializer=initializer, scope="rpn_conv/3x3") #3*3的conv，做为rpn网络 3 self._act_summaries.append(rpn) 4 rpn_cls_score = slim.conv2d(rpn, self._num_anchors * 2, [1, 1], trainable=is_training, weights_initializer=initializer, # _num_anchors为9 5 padding='VALID', activation_fn=None, scope='rpn_cls_score') #1*1的conv，获得每一个位置的9个archors分类特征1*？*？*(9*2)（二分类），判断当前archors是正样本仍是负样本 6 rpn_cls_score_reshape = self._reshape_layer(rpn_cls_score, 2, 'rpn_cls_score_reshape') # 1*？*？*18==>1*(?*9)*?*2 7 rpn_cls_prob_reshape = self._softmax_layer(rpn_cls_score_reshape, "rpn_cls_prob_reshape") # 以最后一维为特征长度，获得全部特征的几率1*(?*9)*?*2 8 rpn_cls_pred = tf.argmax(tf.reshape(rpn_cls_score_reshape, [-1, 2]), axis=1, name="rpn_cls_pred") # 获得每一个位置的9个archors预测的类别，(1*?*9*?)的列向量 9 rpn_cls_prob = self._reshape_layer(rpn_cls_prob_reshape, self._num_anchors * 2, "rpn_cls_prob") # 变换会原始维度1*(?*9)*?*2==>1*?*?*(9*2) 10 rpn_bbox_pred = slim.conv2d(rpn, self._num_anchors * 4, [1, 1], trainable=is_training, weights_initializer=initializer, 11 padding='VALID', activation_fn=None, scope='rpn_bbox_pred') #1*1的conv，每一个位置的9个archors回归位置偏移1*？*？*(9*4) 12 if is_training: 13 # 每一个位置的9个archors的类别几率和每一个位置的9个archors的回归位置偏移获得post_nms_topN=2000个archors的位置（包括全0的batch_inds）及为1的几率 14 rois, roi_scores = self._proposal_layer(rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, "rois") 15 rpn_labels = self._anchor_target_layer(rpn_cls_score, "anchor") # rpn_labels：特征图中每一个位置对应的是正样本、负样本仍是不关注 16 with tf.control_dependencies([rpn_labels]): # Try to have a deterministic order for the computing graph, for reproducibility 17 rois, _ = self._proposal_target_layer(rois, roi_scores, "rpn_rois") #经过post_nms_topN个archors的位置及为1（正样本）的几率获得256个rois（第一列的全0更新为每一个archors对应的类别）及对应信息 18 else: 19 if cfg.TEST.MODE == 'nms': 20 # 每一个位置的9个archors的类别几率和每一个位置的9个archors的回归位置偏移获得post_nms_topN=300个archors的位置（包括全0的batch_inds）及为1的几率 21 rois, _ = self._proposal_layer(rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, "rois") 22 elif cfg.TEST.MODE == 'top': 23 rois, _ = self._proposal_top_layer(rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, "rois") 24 else: 25 raise NotImplementedError 26 27 self._predictions["rpn_cls_score"] = rpn_cls_score # 每一个位置的9个archors是正样本仍是负样本 28 self._predictions["rpn_cls_score_reshape"] = rpn_cls_score_reshape # 每一个archors是正样本仍是负样本 29 self._predictions["rpn_cls_prob"] = rpn_cls_prob # 每一个位置的9个archors是正样本和负样本的几率 30 self._predictions["rpn_cls_pred"] = rpn_cls_pred # 每一个位置的9个archors预测的类别，(1*?*9*?)的列向量 31 self._predictions["rpn_bbox_pred"] = rpn_bbox_pred # 每一个位置的9个archors回归位置偏移 32 self._predictions["rois"] = rois # 256个archors的类别（第一维）及位置（后四维） 33 34 return rois # 返回256个archors的类别（第一维，训练时为每一个archors的类别，测试时全0）及位置（后四维） 35 36 def _reshape_layer(self, bottom, num_dim, name): 37 input_shape = tf.shape(bottom) 38 with tf.variable_scope(name) as scope: 39 to_caffe = tf.transpose(bottom, [0, 3, 1, 2]) # NHWC（TF数据格式）变成NCHW（caffe格式） 40 reshaped = tf.reshape(to_caffe, tf.concat(axis=0, values=[[1, num_dim, -1], [input_shape[2]]])) # 1*(num_dim*9)*?*?==>1*num_dim*(9*?)*? 或 1*num_dim*(9*?)*?==>1*(num_dim*9)*?*? 41 to_tf = tf.transpose(reshaped, [0, 2, 3, 1]) 42 return to_tf 43 44 45 def _softmax_layer(self, bottom, name): 46 if name.startswith('rpn_cls_prob_reshape'): # bottom：1*(?*9)*?*2 47 input_shape = tf.shape(bottom) 48 bottom_reshaped = tf.reshape(bottom, [-1, input_shape[-1]]) # 只保留最后一维，用于计算softmax的几率，其余的全合并：1*(?*9)*?*2==>(1*?*9*?)*2 49 reshaped_score = tf.nn.softmax(bottom_reshaped, name=name) # 获得全部特征的几率 50 return tf.reshape(reshaped_score, input_shape) # (1*?*9*?)*2==>1*(?*9)*?*2 51 return tf.nn.softmax(bottom, name=name)
1.6 _proposal_layer
_proposal_layer调用proposal_layer_tf，经过(N*9)*4个archors，计算估计后的坐标（bbox_transform_inv_tf），并对坐标进行裁剪（clip_boxes_tf）及非极大值抑制（tf.image.non_max_suppression，可获得符合条件的索引indices）的archors：rois及这些archors为正样本的几率：rpn_scores。rois为m*5维，rpn_scores为m*4维，其中m为通过非极大值抑制后获得的候选区域个数（训练时2000个，测试时300个）。m*5的第一列为全为0的batch_inds，后4列为坐标（坐上+右下）
_proposal_layer以下
1 def _proposal_layer(self, rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, name): #每一个位置的9个archors的类别几率和每一个位置的9个archors的回归位置偏移获得post_nms_topN个archors的位置及为1的几率 2 with tf.variable_scope(name) as scope: 3 if cfg.USE_E2E_TF: # post_nms_topN*5的rois（第一列为全0的batch_inds，后4列为坐标）；rpn_scores：post_nms_topN*1个对应的为1的几率 4 rois, rpn_scores = proposal_layer_tf(rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, self._im_info, self._mode, self._feat_stride, self._anchors, self._num_anchors) 5 else: 6 rois, rpn_scores = tf.py_func(proposal_layer, [rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, self._im_info, self._mode, 7 self._feat_stride, self._anchors, self._num_anchors], [tf.float32, tf.float32], name="proposal") 8 9 rois.set_shape([None, 5]) 10 rpn_scores.set_shape([None, 1]) 11 12 return rois, rpn_scores 13 14 def proposal_layer_tf(rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, im_info, cfg_key, _feat_stride, anchors, num_anchors): #每一个位置的9个archors的类别几率和每一个位置的9个archors的回归位置偏移 15 if type(cfg_key) == bytes: 16 cfg_key = cfg_key.decode('utf-8') 17 pre_nms_topN = cfg[cfg_key].RPN_PRE_NMS_TOP_N 18 post_nms_topN = cfg[cfg_key].RPN_POST_NMS_TOP_N # 训练时为2000，测试时为300 19 nms_thresh = cfg[cfg_key].RPN_NMS_THRESH # nms的阈值，为0.7 20 21 scores = rpn_cls_prob[:, :, :, num_anchors:] # 1*?*?*(9*2)取后9个：1*?*?*9。应该是前9个表明9个archors为背景景的几率，后9个表明9个archors为前景的几率（二分类，只有背景和前景） 22 scores = tf.reshape(scores, shape=(-1,)) # 全部的archors为1的几率 23 rpn_bbox_pred = tf.reshape(rpn_bbox_pred, shape=(-1, 4)) # 全部的archors的四个坐标 24 25 proposals = bbox_transform_inv_tf(anchors, rpn_bbox_pred) # 已知archor和偏移求预测的坐标 26 proposals = clip_boxes_tf(proposals, im_info[:2]) # 限制预测坐标在原始图像上 27 28 indices = tf.image.non_max_suppression(proposals, scores, max_output_size=post_nms_topN, iou_threshold=nms_thresh) # 经过nms获得分值最大的post_nms_topN个坐标的索引 29 30 boxes = tf.gather(proposals, indices) # 获得post_nms_topN个对应的坐标 31 boxes = tf.to_float(boxes) 32 scores = tf.gather(scores, indices) # 获得post_nms_topN个对应的为1的几率 33 scores = tf.reshape(scores, shape=(-1, 1)) 34 35 batch_inds = tf.zeros((tf.shape(indices)[0], 1), dtype=tf.float32) # Only support single image as input 36 blob = tf.concat([batch_inds, boxes], 1) # post_nms_topN*1个batch_inds和post_nms_topN*4个坐标concat，获得post_nms_topN*5的blob 37 38 return blob, scores 39 40 def bbox_transform_inv_tf(boxes, deltas): # 已知archor和偏移求预测的坐标 41 boxes = tf.cast(boxes, deltas.dtype) 42 widths = tf.subtract(boxes[:, 2], boxes[:, 0]) + 1.0 # 宽 43 heights = tf.subtract(boxes[:, 3], boxes[:, 1]) + 1.0 # 高 44 ctr_x = tf.add(boxes[:, 0], widths * 0.5) # 中心x 45 ctr_y = tf.add(boxes[:, 1], heights * 0.5) # 中心y 46 47 dx = deltas[:, 0] # 预测的dx 48 dy = deltas[:, 1] # 预测的dy 49 dw = deltas[:, 2] # 预测的dw 50 dh = deltas[:, 3] # 预测的dh 51 52 pred_ctr_x = tf.add(tf.multiply(dx, widths), ctr_x) # 公式2已知xa，wa，tx反过来求预测的x中心坐标 53 pred_ctr_y = tf.add(tf.multiply(dy, heights), ctr_y) # 公式2已知ya，ha，ty反过来求预测的y中心坐标 54 pred_w = tf.multiply(tf.exp(dw), widths) # 公式2已知wa，tw反过来求预测的w 55 pred_h = tf.multiply(tf.exp(dh), heights) # 公式2已知ha，th反过来求预测的h 56 57 pred_boxes0 = tf.subtract(pred_ctr_x, pred_w * 0.5) # 预测的框的起始和终点四个坐标 58 pred_boxes1 = tf.subtract(pred_ctr_y, pred_h * 0.5) 59 pred_boxes2 = tf.add(pred_ctr_x, pred_w * 0.5) 60 pred_boxes3 = tf.add(pred_ctr_y, pred_h * 0.5) 61 62 return tf.stack([pred_boxes0, pred_boxes1, pred_boxes2, pred_boxes3], axis=1) 63 64 65 def clip_boxes_tf(boxes, im_info): # 限制预测坐标在原始图像上 66 b0 = tf.maximum(tf.minimum(boxes[:, 0], im_info[1] - 1), 0) 67 b1 = tf.maximum(tf.minimum(boxes[:, 1], im_info[0] - 1), 0) 68 b2 = tf.maximum(tf.minimum(boxes[:, 2], im_info[1] - 1), 0) 69 b3 = tf.maximum(tf.minimum(boxes[:, 3], im_info[0] - 1), 0) 70 return tf.stack([b0, b1, b2, b3], axis=1)
1.7 _anchor_target_layer
经过_anchor_target_layer首先去除archors中边界超出图像的archors。然后经过bbox_overlaps计算archors（N*4）和gt_boxes（M*4）的重叠区域的值overlaps（N*M），并获得每一个archor对应的最大的重叠ground_truth的值max_overlaps（1*N），以及ground_truth的背景对应的最大重叠archors的值gt_max_overlaps（1*M）和每一个背景对应的archor的位置gt_argmax_overlaps。以后经过_compute_targets计算anchors和最大重叠位置的gt_boxes的变换后的坐标bbox_targets（见公式2后四个）。最后经过_unmap在变换回和原始的archors同样大小的rpn_labels（archors是正样本、负样本仍是不关注），rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights。
_anchor_target_layer定义：
1 def _anchor_target_layer(self, rpn_cls_score, name): # rpn_cls_score:每一个位置的9个archors分类特征1*？*？*(9*2) 2 with tf.variable_scope(name) as scope: 3 # rpn_labels; 特征图中每一个位置对应的是正样本、负样本仍是不关注（去除了边界在图像外面的archors） 4 # rpn_bbox_targets:# 特征图中每一个位置和对应的正样本的坐标偏移（不少为0） 5 # rpn_bbox_inside_weights: 正样本的权重为1（去除负样本和不关注的样本，均为0） 6 # rpn_bbox_outside_weights: 正样本和负样本（不包括不关注的样本）归一化的权重 7 rpn_labels, rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights = tf.py_func( 8 anchor_target_layer, [rpn_cls_score, self._gt_boxes, self._im_info, self._feat_stride, self._anchors, self._num_anchors], 9 [tf.float32, tf.float32, tf.float32, tf.float32], name="anchor_target") 10 11 rpn_labels.set_shape([1, 1, None, None]) 12 rpn_bbox_targets.set_shape([1, None, None, self._num_anchors * 4]) 13 rpn_bbox_inside_weights.set_shape([1, None, None, self._num_anchors * 4]) 14 rpn_bbox_outside_weights.set_shape([1, None, None, self._num_anchors * 4]) 15 16 rpn_labels = tf.to_int32(rpn_labels, name="to_int32") 17 self._anchor_targets['rpn_labels'] = rpn_labels # 特征图中每一个位置对应的是正样本、负样本仍是不关注（去除了边界在图像外面的archors） 18 self._anchor_targets['rpn_bbox_targets'] = rpn_bbox_targets # 特征图中每一个位置和对应的正样本的坐标偏移（不少为0） 19 self._anchor_targets['rpn_bbox_inside_weights'] = rpn_bbox_inside_weights # 正样本的权重为1（去除负样本和不关注的样本，均为0） 20 self._anchor_targets['rpn_bbox_outside_weights'] = rpn_bbox_outside_weights # 正样本和负样本（不包括不关注的样本）归一化的权重 21 22 self._score_summaries.update(self._anchor_targets) 23 24 return rpn_labels 25 26 def anchor_target_layer(rpn_cls_score, gt_boxes, im_info, _feat_stride, all_anchors, num_anchors):# 1*？*？*(9*2); ?*5; 3; [16], ?*4; [9] 27 """Same as the anchor target layer in original Fast/er RCNN """ 28 A = num_anchors # [9] 29 total_anchors = all_anchors.shape[0] # 全部archors的个数，9*特征图宽*特征图高 个 30 K = total_anchors / num_anchors 31 32 _allowed_border = 0 # allow boxes to sit over the edge by a small amount 33 height, width = rpn_cls_score.shape[1:3] # rpn网络获得的特征的高宽 34 35 inds_inside = np.where( # 全部archors边界可能超出图像，取在图像内部的archors的索引 36 (all_anchors[:, 0] >= -_allowed_border) & (all_anchors[:, 1] >= -_allowed_border) & 37 (all_anchors[:, 2] < im_info[1] + _allowed_border) & # width 38 (all_anchors[:, 3] < im_info[0] + _allowed_border) # height 39 )[0] 40 41 anchors = all_anchors[inds_inside, :] # 获得在图像内部archors的坐标 42 43 labels = np.empty((len(inds_inside),), dtype=np.float32) # label: 1 正样本, 0 负样本, -1 不关注 44 labels.fill(-1) 45 46 # 计算每一个anchors:n*4和每一个真实位置gt_boxes:m*4的重叠区域的比的矩阵:n*m 47 overlaps = bbox_overlaps(np.ascontiguousarray(anchors, dtype=np.float), np.ascontiguousarray(gt_boxes, dtype=np.float)) 48 argmax_overlaps = overlaps.argmax(axis=1) # 找到每行最大值的位置，即每一个archors对应的正样本的位置，获得n维的行向量 49 max_overlaps = overlaps[np.arange(len(inds_inside)), argmax_overlaps] # 取出每一个archors对应的正样本的重叠区域，n维向量 50 gt_argmax_overlaps = overlaps.argmax(axis=0) # 找到每列最大值的位置，即每一个真实位置对应的archors的位置，获得m维的行向量 51 gt_max_overlaps = overlaps[gt_argmax_overlaps, np.arange(overlaps.shape[1])] # 取出每一个真实位置对应的archors的重叠区域，m维向量 52 gt_argmax_overlaps = np.where(overlaps == gt_max_overlaps)[0] # 获得从小到大顺序的位置 53 54 if not cfg.TRAIN.RPN_CLOBBER_POSITIVES: # assign bg labels first so that positive labels can clobber them first set the negatives 55 labels[max_overlaps < cfg.TRAIN.RPN_NEGATIVE_OVERLAP] = 0 # 将archors对应的正样本的重叠区域中小于阈值的置0 56 57 labels[gt_argmax_overlaps] = 1 # fg label: for each gt, anchor with highest overlap 每一个真实位置对应的archors置1 58 labels[max_overlaps >= cfg.TRAIN.RPN_POSITIVE_OVERLAP] = 1 # fg label: above threshold IOU 将archors对应的正样本的重叠区域中大于阈值的置1 59 60 if cfg.TRAIN.RPN_CLOBBER_POSITIVES: # assign bg labels last so that negative labels can clobber positives 61 labels[max_overlaps < cfg.TRAIN.RPN_NEGATIVE_OVERLAP] = 0 62 63 # 若是有过多的正样本，则只随机选择num_fg=0.5*256=128个正样本 64 num_fg = int(cfg.TRAIN.RPN_FG_FRACTION * cfg.TRAIN.RPN_BATCHSIZE) # subsample positive labels if we have too many 65 fg_inds = np.where(labels == 1)[0] 66 if len(fg_inds) > num_fg: 67 disable_inds = npr.choice(fg_inds, size=(len(fg_inds) - num_fg), replace=False) 68 labels[disable_inds] = -1 # 将多于的正样本设置为不关注 69 70 # 若是有过多的负样本，则只随机选择 num_bg=256-正样本个数 个负样本 71 num_bg = cfg.TRAIN.RPN_BATCHSIZE - np.sum(labels == 1) # subsample negative labels if we have too many 72 bg_inds = np.where(labels == 0)[0] 73 if len(bg_inds) > num_bg: 74 disable_inds = npr.choice(bg_inds, size=(len(bg_inds) - num_bg), replace=False) 75 labels[disable_inds] = -1 # 将多于的负样本设置为不关注 76 77 bbox_targets = np.zeros((len(inds_inside), 4), dtype=np.float32) 78 bbox_targets = _compute_targets(anchors, gt_boxes[argmax_overlaps, :]) # 经过archors和archors对应的正样本计算坐标的偏移 79 80 bbox_inside_weights = np.zeros((len(inds_inside), 4), dtype=np.float32) 81 bbox_inside_weights[labels == 1, :] = np.array(cfg.TRAIN.RPN_BBOX_INSIDE_WEIGHTS) # 正样本的四个坐标的权重均设置为1 82 83 bbox_outside_weights = np.zeros((len(inds_inside), 4), dtype=np.float32) 84 if cfg.TRAIN.RPN_POSITIVE_WEIGHT < 0: # uniform weighting of examples (given non-uniform sampling) 85 num_examples = np.sum(labels >= 0) # 正样本和负样本的总数（去除不关注的样本） 86 positive_weights = np.ones((1, 4)) * 1.0 / num_examples # 归一化的权重 87 negative_weights = np.ones((1, 4)) * 1.0 / num_examples # 归一化的权重 88 else: 89 assert ((cfg.TRAIN.RPN_POSITIVE_WEIGHT > 0) & (cfg.TRAIN.RPN_POSITIVE_WEIGHT < 1)) 90 positive_weights = (cfg.TRAIN.RPN_POSITIVE_WEIGHT / np.sum(labels == 1)) 91 negative_weights = ((1.0 - cfg.TRAIN.RPN_POSITIVE_WEIGHT) / np.sum(labels == 0)) 92 bbox_outside_weights[labels == 1, :] = positive_weights # 归一化的权重 93 bbox_outside_weights[labels == 0, :] = negative_weights # 归一化的权重 94 95 # 因为上面使用了inds_inside，此处将labels，bbox_targets，bbox_inside_weights，bbox_outside_weights映射到原始的archors（包含未知 96 # 参数超出图像边界的archors）对应的labels，bbox_targets，bbox_inside_weights，bbox_outside_weights，同时将不须要的填充fill的值 97 labels = _unmap(labels, total_anchors, inds_inside, fill=-1) 98 bbox_targets = _unmap(bbox_targets, total_anchors, inds_inside, fill=0) 99 bbox_inside_weights = _unmap(bbox_inside_weights, total_anchors, inds_inside, fill=0) # 全部archors中正样本的四个坐标的权重均设置为1，其余为0 100 bbox_outside_weights = _unmap(bbox_outside_weights, total_anchors, inds_inside, fill=0) 101 102 labels = labels.reshape((1, height, width, A)).transpose(0, 3, 1, 2) # (1*？*？)*9==>1*？*？*9==>1*9*？*？ 103 labels = labels.reshape((1, 1, A * height, width)) # 1*9*？*？==>1*1*(9*？)*？ 104 rpn_labels = labels # 特征图中每一个位置对应的是正样本、负样本仍是不关注（去除了边界在图像外面的archors） 105 106 bbox_targets = bbox_targets.reshape((1, height, width, A * 4)) # 1*(9*？)*？*4==>1*？*？*(9*4) 107 108 rpn_bbox_targets = bbox_targets # 特征图中每一个位置和对应的正样本的坐标偏移（不少为0） 109 bbox_inside_weights = bbox_inside_weights.reshape((1, height, width, A * 4)) # 1*(9*？)*？*4==>1*？*？*(9*4) 110 rpn_bbox_inside_weights = bbox_inside_weights 111 bbox_outside_weights = bbox_outside_weights.reshape((1, height, width, A * 4)) # 1*(9*？)*？*4==>1*？*？*(9*4) 112 rpn_bbox_outside_weights = bbox_outside_weights # 归一化的权重 113 return rpn_labels, rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights 114 115 116 def _unmap(data, count, inds, fill=0): 117 """ Unmap a subset of item (data) back to the original set of items (of size count) """ 118 if len(data.shape) == 1: 119 ret = np.empty((count,), dtype=np.float32) # 获得1维矩阵 120 ret.fill(fill) # 默认填充fill的值 121 ret[inds] = data # 有效位置填充具体数据 122 else: 123 ret = np.empty((count,) + data.shape[1:], dtype=np.float32) # 获得对应维数的矩阵 124 ret.fill(fill) # 默认填充fill的值 125 ret[inds, :] = data # 有效位置填充具体数据 126 return ret 127 128 129 def _compute_targets(ex_rois, gt_rois): 130 """Compute bounding-box regression targets for an image.""" 131 assert ex_rois.shape[0] == gt_rois.shape[0] 132 assert ex_rois.shape[1] == 4 133 assert gt_rois.shape[1] == 5 134 135 # 经过公式2后四个，结合archor和对应的正样本的坐标计算坐标的偏移 136 return bbox_transform(ex_rois, gt_rois[:, :4]).astype(np.float32, copy=False) # 因为gt_rois是5列，去掉最后一列的batch_inds 137 138 def bbox_transform(ex_rois, gt_rois): 139 ex_widths = ex_rois[:, 2] - ex_rois[:, 0] + 1.0 # archor的宽 140 ex_heights = ex_rois[:, 3] - ex_rois[:, 1] + 1.0 # archor的高 141 ex_ctr_x = ex_rois[:, 0] + 0.5 * ex_widths #archor的中心x 142 ex_ctr_y = ex_rois[:, 1] + 0.5 * ex_heights #archor的中心y 143 144 gt_widths = gt_rois[:, 2] - gt_rois[:, 0] + 1.0 # 真实正样本w 145 gt_heights = gt_rois[:, 3] - gt_rois[:, 1] + 1.0 # 真实正样本h 146 gt_ctr_x = gt_rois[:, 0] + 0.5 * gt_widths # 真实正样本中心x 147 gt_ctr_y = gt_rois[:, 1] + 0.5 * gt_heights # 真实正样本中心y 148 149 targets_dx = (gt_ctr_x - ex_ctr_x) / ex_widths # 经过公式2后四个的x*，xa，wa获得dx 150 targets_dy = (gt_ctr_y - ex_ctr_y) / ex_heights # 经过公式2后四个的y*，ya，ha获得dy 151 targets_dw = np.log(gt_widths / ex_widths) # 经过公式2后四个的w*，wa获得dw 152 targets_dh = np.log(gt_heights / ex_heights) # 经过公式2后四个的h*，ha获得dh 153 154 targets = np.vstack((targets_dx, targets_dy, targets_dw, targets_dh)).transpose() 155 return targets
1.8 bbox_overlaps
bbox_overlaps用于计算archors和ground truth box重叠区域的面积。具体可见参考网址http://www.javashuo.com/article/p-nvpogmde-dy.html，程序中的代码以下：
1 def bbox_overlaps( 2 np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] boxes, 3 np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] query_boxes): 4 """ 5 Parameters 6 ---------- 7 boxes: (N, 4) ndarray of float 8 query_boxes: (K, 4) ndarray of float 9 Returns 10 ------- 11 overlaps: (N, K) ndarray of overlap between boxes and query_boxes 12 """ 13 cdef unsigned int N = boxes.shape[0] 14 cdef unsigned int K = query_boxes.shape[0] 15 cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] overlaps = np.zeros((N, K), dtype=DTYPE) 16 cdef DTYPE_t iw, ih, box_area 17 cdef DTYPE_t ua 18 cdef unsigned int k, n 19 for k in range(K): 20 box_area = ( 21 (query_boxes[k, 2] - query_boxes[k, 0] + 1) * 22 (query_boxes[k, 3] - query_boxes[k, 1] + 1) 23 ) 24 for n in range(N): 25 iw = ( 26 min(boxes[n, 2], query_boxes[k, 2]) - 27 max(boxes[n, 0], query_boxes[k, 0]) + 1 28 ) 29 if iw > 0: 30 ih = ( 31 min(boxes[n, 3], query_boxes[k, 3]) - 32 max(boxes[n, 1], query_boxes[k, 1]) + 1 33 ) 34 if ih > 0: 35 ua = float( 36 (boxes[n, 2] - boxes[n, 0] + 1) * 37 (boxes[n, 3] - boxes[n, 1] + 1) + 38 box_area - iw * ih 39 ) 40 overlaps[n, k] = iw * ih / ua 41 return overlaps
1.9 _proposal_target_layer
_proposal_target_layer调用proposal_target_layer，并进一步调用_sample_rois从以前_proposal_layer中选出的2000个archors筛选出256个archors。_sample_rois将正样本数量固定为最大64（小于时补负样本），并根据公式2对坐标归一化，经过_get_bbox_regression_labels获得bbox_targets。用于rcnn的分类及回归。该层只在训练时使用；测试时，直接选择了300个archors，不须要该层了。
_proposal_target_layer定义以下
1 def _proposal_target_layer(self, rois, roi_scores, name): # post_nms_topN个archors的位置及为1（正样本）的几率 2 # 只在训练时使用该层，从post_nms_topN个archors中选择256个archors 3 with tf.variable_scope(name) as scope: 4 # labels：正样本和负样本对应的真实的类别 5 # rois：从post_nms_topN个archors中选择256个archors（第一列的全0更新为每一个archors对应的类别） 6 # roi_scores：256个archors对应的为正样本的几率 7 # bbox_targets：256*(4*21)的矩阵，只有为正样本时，对应类别的坐标才不为0，其余类别的坐标全为0 8 # bbox_inside_weights：256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 9 # bbox_outside_weights：256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 10 rois, roi_scores, labels, bbox_targets, bbox_inside_weights, bbox_outside_weights = tf.py_func( 11 proposal_target_layer, [rois, roi_scores, self._gt_boxes, self._num_classes], 12 [tf.float32, tf.float32, tf.float32, tf.float32, tf.float32, tf.float32], name="proposal_target") 13 14 rois.set_shape([cfg.TRAIN.BATCH_SIZE, 5]) 15 roi_scores.set_shape([cfg.TRAIN.BATCH_SIZE]) 16 labels.set_shape([cfg.TRAIN.BATCH_SIZE, 1]) 17 bbox_targets.set_shape([cfg.TRAIN.BATCH_SIZE, self._num_classes * 4]) 18 bbox_inside_weights.set_shape([cfg.TRAIN.BATCH_SIZE, self._num_classes * 4]) 19 bbox_outside_weights.set_shape([cfg.TRAIN.BATCH_SIZE, self._num_classes * 4]) 20 21 self._proposal_targets['rois'] = rois 22 self._proposal_targets['labels'] = tf.to_int32(labels, name="to_int32") 23 self._proposal_targets['bbox_targets'] = bbox_targets 24 self._proposal_targets['bbox_inside_weights'] = bbox_inside_weights 25 self._proposal_targets['bbox_outside_weights'] = bbox_outside_weights 26 27 self._score_summaries.update(self._proposal_targets) 28 29 return rois, roi_scores 30 31 def proposal_target_layer(rpn_rois, rpn_scores, gt_boxes, _num_classes): 32 """Assign object detection proposals to ground-truth targets. Produces proposal classification labels and bounding-box regression targets.""" 33 # Proposal ROIs (0, x1, y1, x2, y2) coming from RPN (i.e., rpn.proposal_layer.ProposalLayer), or any other source 34 all_rois = rpn_rois # rpn_rois为post_nms_topN*5的矩阵 35 all_scores = rpn_scores # rpn_scores为post_nms_topN的矩阵，表明对应的archors为正样本的几率 36 37 if cfg.TRAIN.USE_GT: # Include ground-truth boxes in the set of candidate rois; USE_GT=False，未使用这段代码 38 zeros = np.zeros((gt_boxes.shape[0], 1), dtype=gt_boxes.dtype) 39 all_rois = np.vstack((all_rois, np.hstack((zeros, gt_boxes[:, :-1])))) 40 all_scores = np.vstack((all_scores, zeros)) # not sure if it a wise appending, but anyway i am not using it 41 42 num_images = 1 # 该程序只能一次处理一张图片 43 rois_per_image = cfg.TRAIN.BATCH_SIZE / num_images # 每张图片中最终选择的rois 44 fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image) # 正样本的个数：0.25*rois_per_image 45 46 # Sample rois with classification labels and bounding box regression targets 47 # labels：正样本和负样本对应的真实的类别 48 # rois：从post_nms_topN个archors中选择256个archors（第一列的全0更新为每一个archors对应的类别） 49 # roi_scores：256个archors对应的为正样本的几率 50 # bbox_targets：256*(4*21)的矩阵，只有为正样本时，对应类别的坐标才不为0，其余类别的坐标全为0 51 # bbox_inside_weights：256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 52 labels, rois, roi_scores, bbox_targets, bbox_inside_weights = _sample_rois(all_rois, all_scores, gt_boxes, fg_rois_per_image, rois_per_image, _num_classes) # 选择256个archors 53 54 rois = rois.reshape(-1, 5) 55 roi_scores = roi_scores.reshape(-1) 56 labels = labels.reshape(-1, 1) 57 bbox_targets = bbox_targets.reshape(-1, _num_classes * 4) 58 bbox_inside_weights = bbox_inside_weights.reshape(-1, _num_classes * 4) 59 bbox_outside_weights = np.array(bbox_inside_weights > 0).astype(np.float32) # 256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 60 61 return rois, roi_scores, labels, bbox_targets, bbox_inside_weights, bbox_outside_weights 62 63 64 def _get_bbox_regression_labels(bbox_target_data, num_classes): 65 """Bounding-box regression targets (bbox_target_data) are stored in a compact form N x (class, tx, ty, tw, th) 66 This function expands those targets into the 4-of-4*K representation used by the network (i.e. only one class has non-zero targets). 67 Returns: 68 bbox_target (ndarray): N x 4K blob of regression targets 69 bbox_inside_weights (ndarray): N x 4K blob of loss weights 70 """ 71 clss = bbox_target_data[:, 0] # 第1列，为类别 72 bbox_targets = np.zeros((clss.size, 4 * num_classes), dtype=np.float32) # 256*(4*21)的矩阵 73 bbox_inside_weights = np.zeros(bbox_targets.shape, dtype=np.float32) 74 inds = np.where(clss > 0)[0] # 正样本的索引 75 for ind in inds: 76 cls = clss[ind] # 正样本的类别 77 start = int(4 * cls) # 每一个正样本的起始坐标 78 end = start + 4 # 每一个正样本的终止坐标（因为坐标为4） 79 bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:] # 对应的坐标偏移赋值给对应的类别 80 bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS # 对应的权重(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)赋值给对应的类别 81 82 # bbox_targets：256*(4*21)的矩阵，只有为正样本时，对应类别的坐标才不为0，其余类别的坐标全为0 83 # bbox_inside_weights：256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 84 return bbox_targets, bbox_inside_weights 85 86 87 def _compute_targets(ex_rois, gt_rois, labels): 88 """Compute bounding-box regression targets for an image.""" 89 assert ex_rois.shape[0] == gt_rois.shape[0] 90 assert ex_rois.shape[1] == 4 91 assert gt_rois.shape[1] == 4 92 93 targets = bbox_transform(ex_rois, gt_rois) # 经过公式2后四个，结合256个archor和对应的正样本的坐标计算坐标的偏移 94 if cfg.TRAIN.BBOX_NORMALIZE_TARGETS_PRECOMPUTED: # Optionally normalize targets by a precomputed mean and stdev 95 targets = ((targets - np.array(cfg.TRAIN.BBOX_NORMALIZE_MEANS)) / np.array(cfg.TRAIN.BBOX_NORMALIZE_STDS)) # 坐标减去均值除以标准差，进行归一化 96 return np.hstack((labels[:, np.newaxis], targets)).astype(np.float32, copy=False) # 以前的bbox第一列为全0，此处第一列为对应的类别 97 98 99 def _sample_rois(all_rois, all_scores, gt_boxes, fg_rois_per_image, rois_per_image, num_classes): # all_rois第一列全0，后4列为坐标；gt_boxes前4列为坐标，最后一列为类别 100 """Generate a random sample of RoIs comprising foreground and background examples.""" 101 # 计算archors和gt_boxes重叠区域面积的比值 102 overlaps = bbox_overlaps(np.ascontiguousarray(all_rois[:, 1:5], dtype=np.float), np.ascontiguousarray(gt_boxes[:, :4], dtype=np.float)) # overlaps: (rois x gt_boxes) 103 gt_assignment = overlaps.argmax(axis=1) # 获得每一个archors对应的gt_boxes的索引 104 max_overlaps = overlaps.max(axis=1) # 获得每一个archors对应的gt_boxes的重叠区域的值 105 labels = gt_boxes[gt_assignment, 4] # 获得每一个archors对应的gt_boxes的类别 106 107 # 每一个archors对应的gt_boxes的重叠区域的值大于阈值的做为正样本，获得正样本的索引 108 fg_inds = np.where(max_overlaps >= cfg.TRAIN.FG_THRESH)[0] # Select foreground RoIs as those with >= FG_THRESH overlap 109 # Guard against the case when an image has fewer than fg_rois_per_image. Select background RoIs as those within [BG_THRESH_LO, BG_THRESH_HI) 110 # 每一个archors对应的gt_boxes的重叠区域的值在给定阈值内的做为负样本，获得负样本的索引 111 bg_inds = np.where((max_overlaps < cfg.TRAIN.BG_THRESH_HI) & (max_overlaps >= cfg.TRAIN.BG_THRESH_LO))[0] 112 113 # Small modification to the original version where we ensure a fixed number of regions are sampled 114 # 最终选择256个archors 115 if fg_inds.size > 0 and bg_inds.size > 0: # 正负样本均存在，则选择最多fg_rois_per_image个正样本，不够的话，补充负样本 116 fg_rois_per_image = min(fg_rois_per_image, fg_inds.size) 117 fg_inds = npr.choice(fg_inds, size=int(fg_rois_per_image), replace=False) 118 bg_rois_per_image = rois_per_image - fg_rois_per_image 119 to_replace = bg_inds.size < bg_rois_per_image 120 bg_inds = npr.choice(bg_inds, size=int(bg_rois_per_image), replace=to_replace) 121 elif fg_inds.size > 0: # 只有正样本，选择rois_per_image个正样本 122 to_replace = fg_inds.size < rois_per_image 123 fg_inds = npr.choice(fg_inds, size=int(rois_per_image), replace=to_replace) 124 fg_rois_per_image = rois_per_image 125 elif bg_inds.size > 0: # 只有负样本，选择rois_per_image个负样本 126 to_replace = bg_inds.size < rois_per_image 127 bg_inds = npr.choice(bg_inds, size=int(rois_per_image), replace=to_replace) 128 fg_rois_per_image = 0 129 else: 130 import pdb 131 pdb.set_trace() 132 133 keep_inds = np.append(fg_inds, bg_inds) # 正样本和负样本的索引 134 labels = labels[keep_inds] # 正样本和负样本对应的真实的类别 135 labels[int(fg_rois_per_image):] = 0 # 负样本对应的类别设置为0 136 rois = all_rois[keep_inds] # 从post_nms_topN个archors中选择256个archors 137 roi_scores = all_scores[keep_inds] # 256个archors对应的为正样本的几率 138 139 # 经过256个archors的坐标和每一个archors对应的gt_boxes的坐标及这些archors的真实类别获得坐标偏移（将rois第一列的全0更新为每一个archors对应的类别） 140 bbox_target_data = _compute_targets(rois[:, 1:5], gt_boxes[gt_assignment[keep_inds], :4], labels) 141 # bbox_targets：256*(4*21)的矩阵，只有为正样本时，对应类别的坐标才不为0，其余类别的坐标全为0 142 # bbox_inside_weights：256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 143 bbox_targets, bbox_inside_weights = _get_bbox_regression_labels(bbox_target_data, num_classes) 144 145 # labels：正样本和负样本对应的真实的类别 146 # rois：从post_nms_topN个archors中选择256个archors（第一列的全0更新为每一个archors对应的类别） 147 # roi_scores：256个archors对应的为正样本的几率 148 # bbox_targets：256*(4*21)的矩阵，只有为正样本时，对应类别的坐标才不为0，其余类别的坐标全为0 149 # bbox_inside_weights：256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 150 return labels, rois, roi_scores, bbox_targets, bbox_inside_weights
1.10 _crop_pool_layer
_crop_pool_layer用于将256个archors从特征图中裁剪出来缩放到14*14，并进一步max pool到7*7的固定大小，获得特征，方便rcnn网络分类及回归坐标。
该函数先获得特征图对应的原始图像的宽高，然后将原始图像对应的rois进行归一化，并使用tf.image.crop_and_resize（该函数须要归一化的坐标信息）缩放到[cfg.POOLING_SIZE * 2, cfg.POOLING_SIZE * 2]，最后经过slim.max_pool2d进行pooling，输出大小依旧同样（256*7*7*512）。
tf.slice(rois, [0, 0], [-1, 1])是对输入进行切片。其中第二个参数为起始的坐标，第三个参数为切片的尺寸。注意，对于二维输入，后两个参数均为y，x的顺序；对于三维输入，后两个均为z，y，x的顺序。当第三个参数为-1时，表明取整个该维度。上面那句是将roi的从0,0开始第一列的数据（y为-1，表明全部行，x为1，表明第一列）
_crop_pool_layer定义以下：
1 def _crop_pool_layer(self, bottom, rois, name): 2 with tf.variable_scope(name) as scope: 3 batch_ids = tf.squeeze(tf.slice(rois, [0, 0], [-1, 1], name="batch_id"), [1]) # 获得第一列，为类别 4 bottom_shape = tf.shape(bottom) # Get the normalized coordinates of bounding boxes 5 height = (tf.to_float(bottom_shape[1]) - 1.) * np.float32(self._feat_stride[0]) 6 width = (tf.to_float(bottom_shape[2]) - 1.) * np.float32(self._feat_stride[0]) 7 x1 = tf.slice(rois, [0, 1], [-1, 1], name="x1") / width # 因为crop_and_resize的bboxes范围为0-1，获得归一化的坐标 8 y1 = tf.slice(rois, [0, 2], [-1, 1], name="y1") / height 9 x2 = tf.slice(rois, [0, 3], [-1, 1], name="x2") / width 10 y2 = tf.slice(rois, [0, 4], [-1, 1], name="y2") / height 11 bboxes = tf.stop_gradient(tf.concat([y1, x1, y2, x2], axis=1)) # Won't be back-propagated to rois anyway, but to save time 12 pre_pool_size = cfg.POOLING_SIZE * 2 13 14 # 根据bboxes裁剪出256个特征，并缩放到14*14（channels和bottom的channels同样），batchsize为256 15 crops = tf.image.crop_and_resize(bottom, bboxes, tf.to_int32(batch_ids), [pre_pool_size, pre_pool_size], name="crops") 16 17 return slim.max_pool2d(crops, [2, 2], padding='SAME') # amx pool后获得7*7的特征
1.11 _head_to_tail
_head_to_tail用于将上面获得的256个archors的特征增长两个fc层（ReLU）和两个dropout（train时有，test时无），降维到4096维，用于_region_classification的分类及回归。
_head_to_tail位于vgg16.py中，定义以下
1 def _head_to_tail(self, pool5, is_training, reuse=None): 2 with tf.variable_scope(self._scope, self._scope, reuse=reuse): 3 pool5_flat = slim.flatten(pool5, scope='flatten') 4 fc6 = slim.fully_connected(pool5_flat, 4096, scope='fc6') 5 if is_training: 6 fc6 = slim.dropout(fc6, keep_prob=0.5, is_training=True, scope='dropout6') 7 fc7 = slim.fully_connected(fc6, 4096, scope='fc7') 8 if is_training: 9 fc7 = slim.dropout(fc7, keep_prob=0.5, is_training=True, scope='dropout7') 10 11 return fc7
1.12 _region_classification
fc7经过_region_classification进行分类及回归。fc7先经过fc层（无ReLU）降维到21层（类别数，获得cls_score），获得几率cls_prob及预测值cls_pred（用于rcnn的分类）。另外一方面fc7经过fc层（无ReLU），降维到21*4，获得bbox_pred（用于rcnn的回归）。
_region_classification定义以下：
1 def _region_classification(self, fc7, is_training, initializer, initializer_bbox): 2 # 增长fc层，输出为总共类别的个数，进行分类 3 cls_score = slim.fully_connected(fc7, self._num_classes, weights_initializer=initializer, trainable=is_training, activation_fn=None, scope='cls_score') 4 cls_prob = self._softmax_layer(cls_score, "cls_prob") # 获得每一类别的几率 5 cls_pred = tf.argmax(cls_score, axis=1, name="cls_pred") # 获得预测的类别 6 # 增长fc层，预测位置信息的偏移 7 bbox_pred = slim.fully_connected(fc7, self._num_classes * 4, weights_initializer=initializer_bbox, trainable=is_training, activation_fn=None, scope='bbox_pred') 8 9 self._predictions["cls_score"] = cls_score # 用于rcnn分类的256个archors的特征 10 self._predictions["cls_pred"] = cls_pred 11 self._predictions["cls_prob"] = cls_prob 12 self._predictions["bbox_pred"] = bbox_pred 13 14 return cls_prob, bbox_pred
经过以上步骤，完成了网络的建立rois, cls_prob, bbox_pred = self._build_network(training)。
rois：256*5
cls_prob：256*21（类别数）
bbox_pred：256*84（类别数*4）
2. 损失函数_add_losses
faster rcnn包括两个损失：rpn网络的损失+rcnn网络的损失。其中每一个损失又包括分类损失和回归损失。分类损失使用的是交叉熵，回归损失使用的是smooth L1 loss。
程序经过_add_losses增长对应的损失函数。其中rpn_cross_entropy和rpn_loss_box是RPN网络的两个损失，cls_score和bbox_pred是rcnn网络的两个损失。前两个损失用于判断archor是不是ground truth（二分类）；后两个损失的batchsize是256。
将rpn_label(1,?,?,2)中不是-1的index取出来，以后将rpn_cls_score(1,?,?,2)及rpn_label中对应于index的取出，计算sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，获得rpn_cross_entropy。
计算rpn_bbox_pred(1,?,?,36)和rpn_bbox_targets(1,?,?,36)的_smooth_l1_loss，获得rpn_loss_box。
计算cls_score（256*21）和label（256）的sparse_softmax_cross_entropy_with_logits：cross_entropy。
计算bbox_pred（256*84）和bbox_targets（256*84）的_smooth_l1_loss：loss_box。
最终将上面四个loss相加，获得总的loss（还须要加上regularization_loss）。
至此，损失构造完毕。
程序中经过_add_losses增长损失：
1 def _add_losses(self, sigma_rpn=3.0): 2 with tf.variable_scope('LOSS_' + self._tag) as scope: 3 rpn_cls_score = tf.reshape(self._predictions['rpn_cls_score_reshape'], [-1, 2]) # 每一个archors是正样本仍是负样本 4 rpn_label = tf.reshape(self._anchor_targets['rpn_labels'], [-1]) # 特征图中每一个位置对应的是正样本、负样本仍是不关注（去除了边界在图像外面的archors） 5 rpn_select = tf.where(tf.not_equal(rpn_label, -1)) # 不关注的archor到的索引 6 rpn_cls_score = tf.reshape(tf.gather(rpn_cls_score, rpn_select), [-1, 2]) # 去除不关注的archor 7 rpn_label = tf.reshape(tf.gather(rpn_label, rpn_select), [-1]) # 去除不关注的label 8 rpn_cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=rpn_cls_score, labels=rpn_label)) # rpn二分类的损失 9 10 rpn_bbox_pred = self._predictions['rpn_bbox_pred'] # 每一个位置的9个archors回归位置偏移 11 rpn_bbox_targets = self._anchor_targets['rpn_bbox_targets'] # 特征图中每一个位置和对应的正样本的坐标偏移（不少为0） 12 rpn_bbox_inside_weights = self._anchor_targets['rpn_bbox_inside_weights'] # 正样本的权重为1（去除负样本和不关注的样本，均为0） 13 rpn_bbox_outside_weights = self._anchor_targets['rpn_bbox_outside_weights'] # 正样本和负样本（不包括不关注的样本）归一化的权重 14 rpn_loss_box = self._smooth_l1_loss(rpn_bbox_pred, rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights, sigma=sigma_rpn, dim=[1, 2, 3]) 15 16 cls_score = self._predictions["cls_score"] # 用于rcnn分类的256个archors的特征 17 label = tf.reshape(self._proposal_targets["labels"], [-1]) # 正样本和负样本对应的真实的类别 18 cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=cls_score, labels=label)) # rcnn分类的损失 19 20 bbox_pred = self._predictions['bbox_pred'] # RCNN, bbox loss 21 bbox_targets = self._proposal_targets['bbox_targets'] # 256*(4*21)的矩阵，只有为正样本时，对应类别的坐标才不为0，其余类别的坐标全为0 22 bbox_inside_weights = self._proposal_targets['bbox_inside_weights'] # 256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 23 bbox_outside_weights = self._proposal_targets['bbox_outside_weights'] # 256*(4*21)的矩阵，正样本时，对应类别四个坐标的权重为1，其余全为0 24 loss_box = self._smooth_l1_loss(bbox_pred, bbox_targets, bbox_inside_weights, bbox_outside_weights) 25 26 self._losses['cross_entropy'] = cross_entropy 27 self._losses['loss_box'] = loss_box 28 self._losses['rpn_cross_entropy'] = rpn_cross_entropy 29 self._losses['rpn_loss_box'] = rpn_loss_box 30 31 loss = cross_entropy + loss_box + rpn_cross_entropy + rpn_loss_box # 总共的损失 32 regularization_loss = tf.add_n(tf.losses.get_regularization_losses(), 'regu') 33 self._losses['total_loss'] = loss + regularization_loss 34 35 self._event_summaries.update(self._losses) 36 37 return loss
smooth L1 loss定义以下（见fast rcnn论文）：
${{L}_{loc}}({{t}^{u}},v)=\sum\limits_{i\in \{x,y,w,h\}}{smoot{{h}_{{{L}_{1}}}}(t_{i}^{u}-{{v}_{i}})}\text{ (2)}$
in which
程序中先计算pred和target的差box_diff，然后获得正样本的差in_box_diff（经过乘以权重bbox_inside_weights将负样本设置为0）及绝对值abs_in_box_diff，以后计算上式(3)中的符号smoothL1_sign，并获得的smooth L1 loss：in_loss_box，乘以bbox_outside_weights权重，并获得最终的loss：loss_box。
其中_smooth_l1_loss定义以下：
1 def _smooth_l1_loss(self, bbox_pred, bbox_targets, bbox_inside_weights, bbox_outside_weights, sigma=1.0, dim=[1]): 2 sigma_2 = sigma ** 2 3 box_diff = bbox_pred - bbox_targets # 预测的和真实的相减 4 in_box_diff = bbox_inside_weights * box_diff # 乘以正样本的权重1（rpn：去除负样本和不关注的样本，rcnn：去除负样本） 5 abs_in_box_diff = tf.abs(in_box_diff) # 绝对值 6 smoothL1_sign = tf.stop_gradient(tf.to_float(tf.less(abs_in_box_diff, 1. / sigma_2))) # 小于阈值的截断的标志位 7 in_loss_box = tf.pow(in_box_diff, 2) * (sigma_2 / 2.) * smoothL1_sign + (abs_in_box_diff - (0.5 / sigma_2)) * (1. - smoothL1_sign) # smooth l1 loss 8 out_loss_box = bbox_outside_weights * in_loss_box # rpn：除以有效样本总数（不考虑不关注的样本），进行归一化；rcnn：正样本四个坐标权重为1，负样本为0 9 loss_box = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(out_loss_box, axis=dim)) 10 return loss_box
3. 测试阶段：
测试时，预测获得的bbox_pred须要乘以(0.1, 0.1, 0.2, 0.2)，（然后在加上(0.0, 0.0, 0.0, 0.0)）。create_architecture中
1 if testing: 2 stds = np.tile(np.array(cfg.TRAIN.BBOX_NORMALIZE_STDS), (self._num_classes)) 3 means = np.tile(np.array(cfg.TRAIN.BBOX_NORMALIZE_MEANS), (self._num_classes)) 4 self._predictions["bbox_pred"] *= stds # 训练时_region_proposal中预测的位置偏移减均值除标准差，于是测试时须要反过来。 5 self._predictions["bbox_pred"] += means
具体可参见demo.py中的函数demo（调用test.py中的im_detect）。直接在python中调用该函数时，不须要先乘后加，模型freeze后，获得self._predictions["bbox_pred"]时，结果不对，调试后发现，先乘后加以后结果一致。
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