Bounding box regression是一种目标检测领域中常用的技术。其基本思想是通过在图像中找到目标的位置，并且利用训练数据对其位置进行预测和调整，从而提高目标检测的精确度。本文将从如下四个方面详细介绍bounding box regression的原理和应用。
一、CNN中的bounding box regression
在卷积神经网络（CNN）中，bounding box regression可以被用于定位物体。具体来说，CNN分类器会输出特征图，这些特征图可以用于生成bounding box的回归参数。用池化层和卷积层生成特征图后，可以通过全连接层对bounding box的位置进行回归。这样，我们就可以通过CNN来对图像中的物体进行检测。整个过程可以看作是一个基于CNN的端到端的检测框架。
下面是相关代码：
import torch.nn as nn
class BoundingBoxRegression(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, num_anchors, num_classes):
super().__init__()
self.num_anchors = num_anchors
self.num_classes = num_classes
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv4 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.cls_conv = nn.Conv2d(256, num_classes * num_anchors, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bbox_conv = nn.Conv2d(256, 4 * num_anchors, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.relu(self.conv3(x))
x = F.relu(self.conv4(x))
cls_score = self.cls_conv(x)
bbox_pred = self.bbox_conv(x)
return cls_score, bbox_pred
二、bounding box regression中的anchors
bounding box regression中的anchors是检测任务中一个重要概念。anchors是在图像上预定义的一些矩形框。在目标检测中，我们可以使用anchors来提高检测效率。
anchors由以下几个参数定义：中心点坐标、宽度、高度、长宽比等。假设我们在图像上定义了k个anchors，那么对于每个anchor，我们的回归网络需要输出4k个值。这些值表示每个anchor的变换矩阵，包括平移和缩放。利用这些变换矩阵，我们可以将anchor变换到对应的目标位置，从而实现目标检测。
下面是关于anchors相关的代码示例：
import numpy as np
def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=[8, 16, 32]):
anchors = []
for r in ratios:
for s in scales:
size = base_size * s
w = int(np.round(size * r))
h = int(np.round(size / r))
x1 = -w / 2.0
y1 = -h / 2.0
x2 = w / 2.0
y2 = h / 2.0
anchors.append((x1, y1, x2, y2))
return np.array(anchors)
anchors = generate_anchors()
print(anchors)
三、bounding box regression的loss function
bounding box regression常用的loss function是Smooth L1 Loss。Smooth L1 Loss可以在一定程度上平滑地评估预测框和真实框之间的误差。
Smooth L1 Loss的定义如下：
L1 loss: $x =|t - p|$
Smooth L1 loss:
$x = \begin{cases} 0.5(t - p)^2 & \textit{if } |t - p| < 1 \\ |t - p| - 0.5 & \textit{otherwise} \end{cases}$
下面是相关代码：
def smooth_l1_loss(pred, target, beta=1.0 / 9, size_average=True):
diff = torch.abs(pred - target)
mask = (diff < beta).float()
loss = mask * 0.5 * diff ** 2 / beta + (1 - mask) * (diff - 0.5 * beta)
if size_average:
return loss.mean()
else:
return loss.sum()
四、bounding box regression的应用
bounding box regression的应用非常广泛。例如，它可以被用于人脸检测、目标检测、行人检测等领域。在前面的例子中，我们已经介绍了如何在CNN中使用bounding box regression，下面我们将介绍如何在Faster R-CNN中使用bounding box regression来进行目标检测。
Faster R-CNN是当前目标检测领域中最优秀的算法之一。下面给出了Faster R-CNN中的bounding box regression相关代码，它可以根据anchors生成bounding box，进而进行目标检测。
import torch.nn.functional as F
def generate_proposals(scores, bbox_deltas, anchors, feat_stride):
num_anchors = bbox_deltas.shape[1] // 4
batch_size = scores.shape[0]
height, width = scores.shape[2], scores.shape[3]
length = height * width * num_anchors
scores = scores.transpose((0, 2, 3, 1)).reshape((batch_size, length, 1))
bbox_deltas = bbox_deltas.contiguous().view(batch_size, length, 4)
proposals = anchors.reshape((1, length, 4)).repeat(batch_size, axis=0) * feat_stride
proposals[:, :, 0:2] += bbox_deltas[:, :, 0:2] * feat_stride * anchors[:, 2:4]
proposals[:, :, 2:4] *= torch.exp(bbox_deltas[:, :, 2:4])
proposals[:, :, 0::2] = torch.clamp(proposals[:, :, 0::2], min=0, max=(width - 1) * feat_stride)
proposals[:, :, 1::2] = torch.clamp(proposals[:, :, 1::2], min=0, max=(height - 1) * feat_stride)
return proposals
总结
本文从CNN中的bounding box regression、bounding box regression中的anchors、bounding box regression的loss function和bounding box regression的应用四个方面对bounding box regression进行了详细介绍。bounding box regression是目标检测领域中的重要技术手段，它可以帮助我们实现准确的物体检测。
