论文笔记：Weakly Supervised Deep Detection Networks

左手的ㄟ右手 2022-04-16 05:06 169阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
主要方法：第一步提取region-level特征，通过在卷积层最顶端插入spatial pyramid pooling layer；然后网络被分成两个数据流从region-level特征后面开始。 第一个数据流跟每个独立区域的类别得分有关 ，进行识别的任务，，第二个数据流，通过计算各个区域概率贡献来进行对比，从而确定出包含有图片中最显著信息的region，这个叫做检测。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
网络的结构上图所示。

1.  预训练网络  
    在 ImageNet ILSVRC 2012 data 上预训练网络。然后最终的网络结构是在此基础上进行修改。首先在最后一层CNN后面的pooling（ReLU后）换成SSP层（ spatial pyramid pooling ），ssp层的输入是image x，还有区域R（一系列的区域，不只是一个），区域R通过SSW（SelectiveSearchWindows）或者EB（EdgeBoxes）的方法可以获得到，然后ssp产生一个特征向量用于后面的计算。SSP层后面跟着两个fc层，这两个fc层后面都分别有ReLU作为激活函数，然后在fc7将数据流分成两部分，就是我们说的分类数据流和检测数据流。
2.  分类数据流  
    接了一个C分类的fc，然后后面接softmax分类器，进行分类。可以预测出每个区域的类别，也就是R个。 即计算每个区域中各个类别的概率。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
3.  检测数据流  
    跟分类数据流的结构一模一样，都是采用了softmax分类器（求和区间不同），计算每个类别中各个区域的概率。  
    看完公式，不清楚什么上面代表分类，而下面代表检测。但是论文是这么说的，第一条分支，可以预测哪个类跟这个区域有关系，而第二条分支可以选择包含信息最多的区域。这个真不明白是怎么选出来的区域。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
4.  两个数据流的合并：  
    采用内积的方式进行合并，进行标准非极大值抑制的方法（去除IOU>40%的区域）来获得最终的图像中的类特定检测的列表。与双线性结构的三点不同：其一利用不同的softmax分类器来打破两个流的对称性，其二，本文使用的是内积，而双线性结构使用的是外积,第三个不同之处在于，分数class(xcr)det(xdr)是针对特定图像区域r计算的，而不是针对网格上的一组固定的图像位置计算的。
5.  图像水平分类得分。 到目前为止，WSDDN已经计算了区域级分数x r  
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6.  损失函数：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]
7.  空间惩罚项：由于我们没有groundtruth ，不能像fast rcnn 一样根据IOU 50%来选取排除定位框。因此我们遵循软规则化策略，该策略在训练期间惩罚最高得分区域和具有至少60%IoU的区域之间的特征图差异  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

参考：  
1 [https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51219959][https_blog.csdn.net_u011534057_article_details_51219959]  
2 [https://blog.csdn.net/baidu\_17806763/article/details/58587807][https_blog.csdn.net_baidu_17806763_article_details_58587807]  
3 [https://blog.csdn.net/qq\_35408241/article/details/83275656][https_blog.csdn.net_qq_35408241_article_details_83275656]

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[https_blog.csdn.net_u011534057_article_details_51219959]: https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51219959
[https_blog.csdn.net_baidu_17806763_article_details_58587807]: https://blog.csdn.net/baidu_17806763/article/details/58587807
[https_blog.csdn.net_qq_35408241_article_details_83275656]: https://blog.csdn.net/qq_35408241/article/details/83275656