关于R-FCN的理解难点之平移不变性和平移可变性

理解难点１：平移不变性和平移可变性
　　作者在论文中提到了两个概念，平移不变性（translation invariance）和平移可变性（translation
variance）。平移不变性比较好理解，在用基础的分类结构比如ResNet、Inception给一只猫分类时，无论猫怎么扭曲、平移，最终识别出来的都是猫，输入怎么变形输出都不变这就是平移不变性，网络的层次越深这个特性会越明显。平移可变性则是针对目标检测的，一只猫从图片左侧移到了右侧，检测出的猫的坐标会发生变化就称为平移可变性。当卷积网络变深后最后一层卷积输出的feature
map变小，物体在输入上的小偏移，经过N多层pooling后在最后的小feature map上会感知不到，这就是为什么原文会说网络变深平移可变性变差。
　　再来看个Faster R-CNN + ResNet-101结构的例子。如果在Faster R-CNN中没有ROI层，直接对整个feature
map进行分类和位置的回归，由于ResNet的结构较深，平移可变性较差，检测出来的坐标会极度不准确。如果在ResNet中间（图1
conv4与conv5间）加个ROI层结果就不一样了，ROI层提取出的proposal中，有的对应前景label，有的对应背景label，proposal位置的偏移就有可能造成label分类（前景和背景分类）的不同。偏移后原来的前景很有可能变成了背景，原来的背景很有可能变成了前景，换句话说分类loss对proposal的位置是敏感的，这种情况ROI层给深层网络带来了平移可变性。如果把ROI加到ResNet的最后一层（图1
conv5后）结果又是怎样呢？conv5的第一个卷积stride是2，造成conv5输出的feature
map更小，这时proposal的一个小偏移在conv5输出上很有可能都感知不到，即proposal对应的label没有改变，所以conv5后虽然有ROI也对平移可变性没有什么帮助，识别出来的位置准确度会很差。


　　论文中作者给了测试的数据：ROI放在ResNet-101的conv5后，mAP是68.9%；ROI放到conv5前（就是标准的Faster
R-CNN结构）的mAP是76.4%，差距是巨大的，这能证明平移可变性对目标检测的重要性。

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