卷积神经网络 | 基于区域的 CNN

简介

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNN)是一种常用于图像识别、语音识别等领域的人工智能模型。它的核心思想是通过卷积、池化等操作，对输入的图像进行特征提取，再通过全连接层进行分类。

基于区域的CNN在原有的CNN基础上，增加了RoI层(Region of Interest Pooling)，使得网络在处理不同大小的物体时，具有更好的稳定性和泛化性能。

工作流程

卷积神经网络的工作流程一般包括以下几个步骤：

1. 输入层：将输入的图像进行标准化处理，使得每个像素的数值在0到1之间。
2. 卷积层：对输入图像进行卷积操作，提取出图像的特征。
3. 激活层：对卷积层的输出进行激活函数处理，增加网络的非线性性。
4. 池化层：对激活层的输出进行池化操作，减小特征图的大小，降低计算复杂度，增加网络的鲁棒性。
5. 全连接层：将池化层的输出展开成向量，通过多个全连接层进行分类。

基于区域的CNN在卷积层和激活层之间增加了RoI层，用于提取物体的ROI区域，并将ROI区域进行同样的特征提取、池化、全连接等操作。

RoI层

RoI层可以理解为一种特殊的池化层，它的输入是一组特征图(Feature Map)和一个RoI区域，输出是对这个RoI区域进行池化得到的固定尺寸的特征向量。

RoI层的具体实现如下：

1. 对于输入的RoI区域，根据原图像的大小进行缩放，将其映射到对应的特征图上。
2. 对于映射到特征图上的区域，进行池化操作，将其缩放为固定尺寸的特征向量。

RoI层的输出通过全连接层进行分类，与传统的CNN分类过程一致。

代码实现

使用Python的深度学习框架Keras来实现基于区域的CNN，代码如下：

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential

def create_model():
    model = Sequential()
    
    # 卷积层1
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    
    # RoI层
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    
    # 池化层
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    
    # 全连接层
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    
    return model

代码中的input_shape参数表示输入图像的大小，RoI层的实现经常使用卷积核大小为1x1的卷积层，将输入特征图映射到固定大小的输出特征向量上。

参考资料

1. R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pages 580–587, 2014.
2. https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn