1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置，将其转换为14*14，因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数，最后的维度为[256, 14, 14, 512]
参数说明：net表示输入的卷积层，bbox表示y1，x1,y2, x2的比例，256表示转换成多少个，[14, 14]表示转换的卷积，name表示名字
2. tf.slice(x, [0, 2], [-1, 1]) # 对x进行切片操作，[0, 2]表示0表示行，2表示列，[-1, 1]表示切片的范围，这里是所有数字
import tensorflow as tf sess = tf.Session() x = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]) c = tf.squeeze(tf.slice(x, [1, 3], [-1, 1])) print(sess.run(c))
3.x.argsort()[::-1] 将x进行从大到小的排序，返回的是其索引值
x = np.array([5, 2, 3, 4]) c = x.argsort()[::-1] print(c)
4. np.empty((5,), dtype=np.float32) 生成空矩阵，这里可以用于生成标签值
参数说明: (5, ) 表示维度，np.float32表示数据类型
x = np.array([0.1, 0.3, 0.15, 0.5, 0.6]) label = np.empty((5, ), dtype=np.float) label.fill(-1) label[x > 0.2] = 1 print(label)
5. np.meshgrid(xx, yy) 生成二维的数据,
参数说明：xx为np.arange(0, 10)这样生成的数据
xx = np.arange(0, 3) yy = np.arange(0, 3) xx, yy = np.meshgrid(xx, yy) print(xx) print(yy)
##
xx = [[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]
yy = [[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]
二维的位置数据为第一个位置为0,1，即xx[0][0]和 yy[0][0]
6. np.where(x>1)[0] # 获得x大于1的索引值，[0]表示取出数值
x = np.array([0, 1, 2]) print(np.where(x>1)[0]) ## [2] 输出结果
7. tf.gather(x, [0, 3, 5]) 从x中取出索引值为[0, 3, 5]的三个数
参数说明：x表示代取数，[0, 3, 5]表示索引值
import tensorflow as tf sess = tf.Session() x = np.arange(0, 10) c = tf.gather(x, [0, 3, 5]) print(sess.run(c))
### [0, 3, 5] 输出值
参数说明：np.where表示索引值
faster-RCNN是在原有的faster-RCNN层的基础上加上了RPN层，RPN层主要是用于进行选框的获取
基于上面这个图做一个说明：
1.CNN层是采用训练好的VGG网络，
2.VGG卷积后的结果输入到Region Proposal Network中用于进行，建议框的获取，文章中的建议框的个数是300
Classification loss 说明：根据anchor与Bouding_box真实框的重叠率，将重叠率大于0.7或者与目标框最大重叠率的anchor的标签设置为1，小于0.3设置为0，中间的设置为-1，训练获得是否存在物体
Bouding-box regression loss ： anchor框与真实框的回归值差，即 这里主要是为了获得选框的调整系数
dx = (g_centx - e_centx) / ex_width # (真实框中心x - 选框中心x)/ 选框的长
dy = (g_centy - e_centy) / ex_center #(真实框中心y - 选框中心y) / 选框的宽
dw = log(g_width / e_width) # 真实框的长 / 选框的长
dh = log(h_width / e_height) # 真实框的宽 / 选框的宽
3. 将300个预选框输入，获得256个正负样本的边框位置
classification，根据300个预选框与Bouding_box真实框重叠率，重叠率大于0.75，然后随机挑选出不高于0.25*256个正样本的标签，即2，6，8这种实际的物体标签值，重叠率较小的标签值为0。
Bouding-box regression loss ： 256个正负样本框与真实框的回归值差，这里同样获得的是调整系数
4. 计算256个正负样本框在原始框中的比例, 使用cv2.image.crop_and_resize() 将VGG输出的网络，都转换为[256, 14, 14, 512]的输出结果，这一步被称为ROI pooling
5.将256, 14, 14, 521 接全连接层，最终的全连接层，用于进行label 和 regression的预测
代码说明：由于代码量较大，我对代码的思路做一个简要说明：
第一步：主要是获得图片的信息，如图片的label，边框的位置信息，图片的名称
第二步：模型的构建
第一步：构建net层，这里使用的是已经训练好的VGG16的卷积层
第二步：构建rpn，
第一步：构造选框anchor
第二步：将VGG16的卷积层经过一个3*3，在经过1*1，输出rpn_cls_score即得分值，输出rpn_bbox_pred即边框的调整比例
第三步：建立proposals
第一步：获得300个经过边框调整的proposals
第一步：使用上面获得的rpn_bbox_pred对anchor进行调整获得proposal
第二步：对得分socre进行从大到小的排序，获得前1200索引，根据索引重新组合proposal和score
第三步：使用nms，去除重叠率大于0.75的边框值索引，然后取前300个proposal和score
第二步：构造训练rpn的cls的label 和 rpn_bbox 的label
第一步：筛选边界内的anchor值
第二步：将构建256个anchor与真实框重叠率大于0.75的标签设置为1，真实框重叠率小于0.3设置为0，剩下的设置为-1
第三步：将边界内的anchor与真实边框做差异分析，求比例，作为rpn_bbox的label
dx = (g_centx - e_centx) / ex_width # (真实框中心x - 选框中心x)/ 选框的长
dy = (g_centy - e_centy) / ex_center #(真实框中心y - 选框中心y) / 选框的宽
dw = log(g_width / e_width) # 真实框的长 / 选框的长
dh = log(h_width / e_height) # 真实框的宽 / 选框的宽
第三步：将300个proposal预选框输入，构造最终proposal训练的cls和proposal_bbox的label，同时输出256个正负样本的边框值
第一步：将真实框与预选框做重叠率分析，获得每个预选框最大的真实框的索引，构造预选框的标签为最大真实框索引
第二步：获得预选框与真实框重叠率大于0.75的预选框，但是预选框的值不大于256*0.25，将小于0.5和大于0.1的标签设置为0，做proposal_cls的label
第三步：将256正负样本的边框与真实框做差异分析，求比例，作为proposal_bbox的label
第四步：返回256个的rios,x1,y1,x2,y2
第四步: 构建预测prediction，对256的边框输入做最终的类别判别和边框调整的预测
第一步：使用roi pool，使用x1 / width, x2/width, y1/height, y2/height获得比例用于获得部分卷积层，使用tf.image.resize_and_crop()每个边框调整后的卷积层，输入为256, 14, 14, 512, 然后使用池化层，输出的维度为256, 7, 7, 512
第二步：将输出的结果进行维度变化，适合进行全连接操作，接上3层全连接层，最后一层接输出层，一个输出为cls_score, 一个输出为bbox_pred
第五步： 构建损失值函数，将上述的四个损失值进行加和
第六步：进行模型的训练操作
1.anchor框的生成，由于经过了四次pool，因此倍数相差16倍，构造16*16的面积，然后与倍数相除，求平均值，然后根据倍数获得w和h的值，然后根据scale，来增加
w和h的值，使用np.meshgrid生成16*16的网格坐标，将anchor与网格坐标进行相加获得最终的anchor值
代码：
# 用于生成矩形框anchor def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=2 ** np.arange(3, 6)): """ Generate anchor (reference) windows by enumerating aspect ratios X scales wrt a reference (0, 0, 15, 15) window. """ # 每个anchor对应的base_anchor为0, 0, 15, 15 base_anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size]) - 1 ratio_anchors = _ratio_enum(base_anchor, ratios) # scales等于[8, 16, 32] anchors = np.vstack([_scale_enum(ratio_anchors[i, :], scales) for i in range(ratio_anchors.shape[0])]) return anchors def _whctrs(anchor): """ Return width, height, x center, and y center for an anchor (window). """ # anchor框的w w = anchor[2] - anchor[0] + 1 # anchor框的h h = anchor[3] - anchor[1] + 1 # anchor框的中心位置x x_ctr = anchor[0] + 0.5 * (w - 1) # anchor框的中心位置y y_ctr = anchor[1] + 0.5 * (h - 1) return w, h, x_ctr, y_ctr def _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr): """ Given a vector of widths (ws) and heights (hs) around a center (x_ctr, y_ctr), output a set of anchors (windows). """ # 创建achor, 大小为 ws = ws[:, np.newaxis] hs = hs[:, np.newaxis] 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))) return anchors def _ratio_enum(anchor, ratios): """ Enumerate a set of anchors for each aspect ratio wrt an anchor. """ # 根据x1,y1,x2,y2的坐标生成w, h, x_ctr, y_ctr w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor) # 根据w * h 获得当前anchor的面积 size = w * h # 使用ratio扩大面积 size_ratios = size / ratios # 对面积求平均作为ws ws = np.round(np.sqrt(size_ratios)) # 根据比例获得hs的大小 hs = np.round(ws * ratios) # 构造anchors值，根据圆心的位置,重新获得x1,x2,y1,y2 anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr) return anchors def _scale_enum(anchor, scales): """ Enumerate a set of anchors for each scale wrt an anchor. """ # 根据anchor，获得中心点的位置 w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor) # 将w和h乘以scale的倍数 ws = w * scales hs = h * scales # 根据ws,hs,x_ctr,y_tr获得anchor的x1,y1,x2,y2 anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr) return anchors
2.nms非极大值抑制，这里需要对score进行排序，然后从第一个开始，获得第一个与其他的roi，使用np.where找出小于阈值的roi值，重新构造索引值
import numpy as np def py_cpu_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" # 获得最终预测框的x1, y1, x2, y2 x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] # 获得每个框的得分值 scores = dets[:, 4] # 获得面积值 areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) # 对得分进行一个排序 order = scores.argsort()[::-1] # 构造用于存储序号 keep = [] while order.size > 0: # 获得得分值最大的值 i = order[0] # 添加到keep中 keep.append(i) # 两两矩阵，获得与x1[i]做对比,取较大值 xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) # 两两矩阵，获得与y1[i]做对比，取较大值 yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) # 两两矩阵,获得与x2[i]做对比, 取较小值 xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) # 两两矩阵，获得与y2[i]做对比，取较小值 yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) # 构造交叉部分的面积乘积 w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) inter = w * h # 使用交叉面积 / (原始面积 + 原始面积1 - 交叉面积) ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter) # 重新组合获得小于thresh的order值 inds = np.where(ovr <= thresh)[0] order = order[inds + 1] return keep
3. ROI_POOl操作，输入的为256个边框的位置，使用图片的height和width，对位置做比例化操作，然后使用tf.image.resize_and_crop(conv, boxs, 256, [14, 14]),
将特征图上的对应位置转换为(256, 14, 14, 512)的维度
def _crop_pool_layer(self, bottom, rois, name): # 对输入的矩形框进行维度的压缩，即rio-pool with tf.variable_scope(name): # 标签值 batch_ids = tf.squeeze(tf.slice(rois, [0, 0], [-1, 1], name="batch_id"), [1]) # Get the normalized coordinates of bboxes, 卷积层的维度 bottom_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]) # 获得x1，y1，x2，y2在图像上的比例 x1 = tf.slice(rois, [0, 1], [-1, 1], name="x1") / width y1 = tf.slice(rois, [0, 2], [-1, 1], name="y1") / height x2 = tf.slice(rois, [0, 3], [-1, 1], name="x2") / width y2 = tf.slice(rois, [0, 4], [-1, 1], name="y2") / height # Won't be backpropagated to rois anyway, but to save time bboxes = tf.stop_gradient(tf.concat([y1, x1, y2, x2], axis=1)) # 7 * 2 = 14 pre_pool_size = cfg.FLAGS.roi_pooling_size * 2 # 每个特征图中取出x1,x2,y1,y2重构为14*14，一共有512个特征图，一共有256个框 crops = tf.image.crop_and_resize(bottom, bboxes, tf.to_int32(batch_ids), [pre_pool_size, pre_pool_size], name="crops") # 进行一次池化操作 return slim.max_pool2d(crops, [2, 2], padding='SAME')
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