ROI Pooling的相关理解及Fast R-CNN与R-CNN的简单对比

ROI Pooling介绍

ROI Pooling是Pooling的一种。在CNN中，Pooling层的作用主要有两个：

• 引入invariance，包括translation-invariance，rotation-invariance，scale-invariance。

• 完成feature map的聚合，实现数据降维，防止过拟合。

ROI Pooling将不同输入尺寸的feature map（ROI）通过分块池化的方法得到固定尺寸的输出，其思想来自于SPPNet。
rbg大神在Fast RCNN中使用时，将sppnet中多尺度的池化简化为单尺度，只输出固定尺寸为（w, h）的feature map。

Fast R-CNN architecture

在Fast R-CNN网络中，原始图片经过多层卷积与池化后，得到整图的feature map。而由selective search产生的大量proposal经过映射可以得到其在feature map上的映射区域（ROIs），这些ROIs即作为ROI Pooling层的输入。

ROI Pooling时，将输入的h * w大小的feature map分割成H * W大小的子窗口（每个子窗口的大小约为h/H，w/W，其中H、W为超参数，如设定为7 x 7），对每个子窗口进行max-pooling操作，得到固定输出大小的feature map。而后进行后续的全连接层操作。

ROI Pooling的实现可以参考github上Caffe版本的代码：roi_pooling_layer.cpp

ROI Pooling层的加入对R-CNN网络的改进

在R-CNN中，整个检测的流程是：

R-CNN System

R-CNN网络的主要问题有：

• 使用selective search产生proposal，操作耗时，且不利于网络的整体训练和测试

• 产生的proposal需要经过warp操作再送入后续网络，导致图像的变形和扭曲

• 每一个proposal均需要单独进行特征提取，重复计算量大

现在再回头看一下图1中Fast R-CNN的结构。对比图2可以看出，ROI Pooling的加入，相对于R-CNN网络来说，至少有两个改善：

• 由于ROI Pooling可接受任意尺寸的输入，warp操作不再需要，这有效避免了物体的形变扭曲，保证了特征信息的真实性

• 不需要对每个proposal都提取特征，采用映射方式从整张图片的feature map上获取ROI feature区域

除了上述两个改进外，其实还有一点。R-CNN中在获取到最终的CNN特征后先采用SVM进行类别判断，再进行bounding-box的回归得到位置信息。整个过程是个串行的流程。这极大地影响了网络的检测速度。Fast R-CNN中则将Classification和regression的任务合二为一，变成一个multi-task的模型，实现了特征的共享与速度的进一步提升。

不知大家注意没有，Fast R-CNN只是解决了R-CNN中的两点问题，而仍然沿用了R-CNN中selective search生成proposal的方法。这一方法产生的proposal即使经过NMS也会达到2k~3k个。一方面生成过程耗时耗力，另一方面给存储也带来压力。

那么，有没有办法改进呢？答案当然是Yes。那就是Faster R-CNN的提出。

作者：Kaami
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