本文主要是介绍Faster RCNN源码解读4-其他收尾工作：ROI_pooling、分类、回归等，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Faster RCNN复现
Faster RCNN源码解读1-整体流程和各个子流程梳理
Faster RCNN源码解读2-_anchor_component()为图像建立anchors（核心和关键1）
Faster RCNN源码解读3.1-_region_proposal() 筛选anchors-_proposal_layer()（核心和关键2）
Faster RCNN源码解读3.2-_region_proposal()筛选anchors-_anchor_target_layer()（核心和关键2）
Faster RCNN源码解读3.3-_region_proposal() 筛选anchors-_proposal_target_layer()（核心和关键2）
Faster RCNN源码解读4-其他收尾工作：ROI_pooling、分类、回归等
Faster RCNN源码解读5-损失函数
理论介绍：有关Faster RCNN理论介绍的文章，可以自行搜索，这里就不多说理论部分了。
复现过程：代码配置过程没有记录，具体怎么把源码跑起来需要自己搜索一下。
faster rcnn源码确实挺复杂的，虽然一步步解析了，但是觉得还是没有领会其中的精髓，只能算是略知皮毛。在这里将代码解析的过程给大家分享一下，希望对大家有帮助。先是解析了代码的整体结构，然后对各个子结构进行了分析。代码中的注释，有的是原来就有的注释，有的是参考网上别人的，有的是自己理解的，里面或多或少会有些错误，如果发现，欢迎指正！
本文解析的源码地址：https://github.com/lijianaiml/tf-faster-rcnn-windows
之前通过_region_proposal() 产生w*h*9个anchors，并通过相关操作筛选出256个包含正负样本的rois，接下来进行最后的分类和回归操作。
_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，得到特征，方便rcnn网络分类及回归坐标，得到pool5。
'''_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，得到特征，方便rcnn网络分类及回归坐标。该函数先得到特征图对应的原始图像的宽高，而后将原始图像对应的rois进行归一化，并使用tf.image.crop_and_resize（该函数需要归一化的坐标信息）缩放到[cfg.POOLING_SIZE * 2,cfg.POOLING_SIZE * 2]，最后通过slim.max_pool2d进行pooling，输出大小依旧一样（25677*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，代表取整个该维度。上面那句是将roi的从0,0开始第一列的数据（y为-1，代表所有行，x为1，代表第一列）'''def _crop_pool_layer(self, bottom, rois, name):with tf.variable_scope(name) as scope:batch_ids = tf.squeeze(tf.slice(rois, [0, 0], [-1, 1], name="batch_id"), [1]) #得到第一列，为类别# Get the normalized coordinates of bounding boxesbottom_shape = tf.shape(bottom)height = (tf.to_float(bottom_shape[1]) - 1.) * np.float32(self._feat_stride[0])width = (tf.to_float(bottom_shape[2]) - 1.) * np.float32(self._feat_stride[0])x1 = tf.slice(rois, [0, 1], [-1, 1], name="x1") / width #由于crop_and_resize的bboxes范围为0-1，得到归一化的坐标y1 = tf.slice(rois, [0, 2], [-1, 1], name="y1") / heightx2 = tf.slice(rois, [0, 3], [-1, 1], name="x2") / widthy2 = tf.slice(rois, [0, 4], [-1, 1], name="y2") / height# Won't be back-propagated to rois anyway, but to save timebboxes = tf.stop_gradient(tf.concat([y1, x1, y2, x2], axis=1))pre_pool_size = cfg.POOLING_SIZE * 2# 根据bboxes裁减出256个特征，并缩放到14*14（channels和bottem的channels一样）batchsize为256crops = tf.image.crop_and_resize(bottom, bboxes, tf.to_int32(batch_ids), [pre_pool_size, pre_pool_size], name="crops")return slim.max_pool2d(crops, [2, 2], padding='SAME') #max pool后得到7*7的特征_head_to_tail()
_head_to_tail用于将上面得到的256个archors的特征（经过ROI_pooling操作后的pool5）增加两个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lib / nets / vgg16.py中，得到fc7。
'''_head_to_tail用于将上面得到的256个archors的特征增加两个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。'''def _head_to_tail(self, pool5, is_training, reuse=None):with tf.variable_scope(self._scope, self._scope, reuse=reuse):pool5_flat = slim.flatten(pool5, scope='flatten')fc6 = slim.fully_connected(pool5_flat, 4096, scope='fc6')if is_training:fc6 = slim.dropout(fc6, keep_prob=0.5, is_training=True, scope='dropout6')fc7 = slim.fully_connected(fc6, 4096, scope='fc7')if is_training:fc7 = slim.dropout(fc7, keep_prob=0.5, is_training=True, scope='dropout7')return fc7_region_classification()
根据上面得到的fc7，通过_region_classification进行分类及回归。
'''fc7通过_region_classification进行分类及回归。fc7先通过fc层（无ReLU）降维到21层（类别数，得到cls_score），得到概率cls_prob及预测值cls_pred（用于rcnn的分类）。另一方面fc7通过fc层（无ReLU），降维到21*4，得到bbox_pred（用于rcnn的回归）。'''def _region_classification(self, fc7, is_training, initializer, initializer_bbox):cls_score = slim.fully_connected(fc7, self._num_classes, weights_initializer=initializer,trainable=is_training,activation_fn=None, scope='cls_score')cls_prob = self._softmax_layer(cls_score, "cls_prob")cls_pred = tf.argmax(cls_score, axis=1, name="cls_pred")bbox_pred = slim.fully_connected(fc7, self._num_classes * 4, weights_initializer=initializer_bbox,trainable=is_training,activation_fn=None, scope='bbox_pred')self._predictions["cls_score"] = cls_scoreself._predictions["cls_pred"] = cls_predself._predictions["cls_prob"] = cls_probself._predictions["bbox_pred"] = bbox_predreturn cls_prob, bbox_pred
这篇关于Faster RCNN源码解读4-其他收尾工作：ROI_pooling、分类、回归等的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
