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user: 4. 实验和分析 主要介绍目标检测使用的数据集以及本文的实验过程和数据分析。 4.1. 实验环境及数据集 本实验中用到了汽车数据集和自制办公用品数据集。汽车数据集包含了295张汽车图像；自制办公用品数据集包含30类物品，每类50张，共1500张图片，图片来自网络搜集和日常拍摄。实验中，选取每类数据集的60%作为训练集，40%作为测试集检测结果最佳。 4.2. 实验过程 CNN网络结构设置，实验中我们采用3 * 3的卷积核进行卷积，采用步幅为2的3 * 3的空间池区域对数据维度进行下采样操作，在全连接层中添加一个非线性的ReLU层。本实验用25层的CNN网络来进行特征提取。 训练数据，每一个小批量数据包含从一张图像中随机提取的256个候选区域，其中前景样本和背景样本各取128个，正负比例达到1:1。如果一个图像中的正样本数小于128，则多用一些负样本以满足有256个候选区域可以用于训练。权重参数设置，前面几层参数是由自制办公用品数据集和汽车数据集分别训练本文提出的CNN模型来进行初始化，新增的两层为权重均设置为满足0均值，标准差为0.01的高斯分布来进行初始化。学习率设置为0.001，mini-batch为1来进行实验。 在实验中遵循多任务损失定义，将目标函数最小化，FasterR-CNN中对一个图像的函数定义为： ，其中 f ( m ) = L ( { p m } ， { t m } ) (1) 在这里， m 是候选区域的索引， p m 是候选区域 m 中是目标物体的预测概率。 t m = { t x ， t y ， t w ， t h } 是一个向量，表示预测的候选框的四个坐标参数； t m * 是正样本对应正确区域候选框的坐标向量； L c ( p m ， p m * ) 是两个类别的对数损失； L c ( p m ， p m * ) = − log [ p m p m * + ( 1 − p m ) ( 1 − p m * ) ] (2) L r ( t m ， t m * ) 是回归损失，用 L r ( t m ， t m * ) = S ( t m ， t m * ) 来计算，S是smooth L1函数。 Fast R-CNN网络有分类得分层和候选框预测层，这两个同级输出层都是全连接层。分类得分层用于分类，输出 维数组 p ，表示属于 类和背景的概率。对每个ROI输出离散型概率分布： p = ( p 0 ， p 1 ， ⋯ ， p c ) 其中， p 由 c + 1 类的全连接层利用softmax分类器计算得出。 候选框预测层用于候选区域的调整，输出边界框回归的位移，输出 4 × c 维数组 t ，表示分别属于 c 类时，应该平移缩放的参数。 t c = ( t x c ， t y c ， t w c ， t h c ) (3) c 表示类别的索引， t x c ， t y c 是指相对于区域建议尺度不变的平移， t w c ， t h c 是指对数空间中相对于区域建议的高与宽。 Faster R-CNN模型分四步训练，前两步训练区域建议和检测网络，用于Fast R-CNN网络，后两步将前两步中的网络结合，创建单个网络进行目标检测。每个步骤有不同的收敛速度，有利于为每个步骤指定独立的训练项。表1为Epoch为10的RPN网络训练过程的一部分数据。 Table 1 RPN training proces Epoch Iteration Mini-batch loss Mini-batch Accuracy Base Learning Rate 1 1 1.5318 21.09% 0.0010 2 50 1.5326 100.00% 0.0010 3 100 1.6181 100.00% 0.0010 4 150 0.8708 96.88% 0.0010 5 200 1.0628 100.00% 0.0010 6 250 1.1254 100.00% 0.0010 7 300 0.8630 100.00% 0.0010 8 350 1.9528 75.10% 0.0010 9 400 0.9821 100.00% 0.0010 10 450 0.8431 100.00% 0.0010 表1. RPN网络训练过程 4.3. 实验结果及分析 实验为了验证Faster R-CNN算法的可适应性，对自制办公用品数据集和汽车数据集分别进行训练与测试。同时，为了解决Faster R-CNN算法在自制办公用品数据集中针对目标较小、背景复杂的办公用品图像，提出了基于激活函数改进的Faster R-CNN算法，通过增加卷积层，使用ReLU激活函数和Leaky ReLU激活函数改进了特征提取的CNN模型，在特征提取过程中减少了有效信息的丢失，提高了办公用品数据集检测结果。 从表2可以看出，当epoch为2时Faster R-CNN算法在汽车数据集上的检测结果为77.21%，在自制办公用品数据集上的检测结果为62.34%；当epoch为5时，Faster R-CNN算法在汽车数据集上的检测结果为78.19%，在自制办公用品数据集上的检测结果为67.07%；当epoch为8时，Faster R-CNN算法在汽车数据集上的检测结果为88.09%，在自制办公用品数据集上的检测结果为69.36%；当epoch为10时，Faster R-CNN算法在汽车数据集上的检测结果为92.74%，在自制办公用品数据集上的检测结果为74.62%。说明当epoch为10时，检测结果最好。 Table 2 Experimental results of Faster R-CNN in different data set Epoch 2 5 8 10 汽车数据集 77.21% 78.19% 91.60% 92.74% 自制办公用品数据集 62.34% 67.07% 69.36% 74.62% 表2. Faster R-CNN在不同epoch下的实验结果 如表3所示，当epoch = 2时，本文提出的基于AlexNet改进的Faster R-CNN在汽车数据集上的检测结果为78.12%，提高了0.91个百分点，在自制办公用品数据集上的检测结果为62.51%，提高了0.17个百分点；当epoch = 5时，本文提出算法在汽车数据集上的检测结果为82.12%，提高了3.93个百分点，在自制办公用品数据集上的检测结果为68.27%，提高了1.2个百分点；当epoch = 8时，本文提出算法在汽车数据集上的检测结果为92.74%，提高了1.14个百分点，在自制办公用品数据集上的检测结果为69.62%，提高了0.26个百分点；当epoch = 10时，本文提出算法在汽车数据集上的检测结果为94.53%，提高了1.79个百分点，在自制办公用品数据集上的检测结果为76.34%，提高了1.72个百分点。由于自制办公用品数据集每类图像数量少于汽车数据集图像数量，因此检测结果较汽车数据集来说有差距，但改进后的算法提高了自制办公用品数据集的检测结果，说明该方法有很好的的迁移性。从本质上来说，卷积网络是一种由输入到输出的映射的过程，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，用已有的模式训练卷积网络，就可以使该网络具有输入输出之间的映射能力。同时卷积层的中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。由于原始数据具有稠密特性，其包含的信息远多于局部特征点，因此使用激活函数可以完成深层网络的训练，可以更好的提高学习精度，更好更快的提取稀疏特征。本文提出的目标检测算法适用于不同数据集，提高了检测精度，节省了预测时间。 Table 3 Experimental results of Faster R-CNN based on AlexNet in different dataset Epoch 2 5 8 10 汽车数据集 78.12% 82.12% 92.74% 94.53% 自制办公用品数据集 62.51% 68.27% 69.62% 76.34% 表3. 基于AlexNet改进的Faster R-CNN在不同epoch下的实验结果