目標(biāo)檢測(cè) | Anchor free的目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)階版本

今天說(shuō)的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近關(guān)于anchor free的目標(biāo)檢測(cè)的論文，作者來(lái)自于CMU，一作同樣也是FSAF（2019 CVPR）的作者。該論文的出發(fā)點(diǎn)還是在樣本選擇和FPN特征選擇層面。

背景

Anchor free是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，其主要可以分為anchor-point和keypoint兩類。后者在往往在一個(gè)高分辨率的特征圖上進(jìn)行檢測(cè)，其優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確率高，但是計(jì)算量大。而anchor-point的方法往往在多個(gè)分辨率上進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，速度更快。作者認(rèn)為anchor-point的方法性能不高主要還是在于訓(xùn)練的不充分，主要是注意力偏差（attention bias）和特征選擇（feature selection）。因而作者提出了兩種策略：1）soft-weighted anchor points對(duì)不同位置的樣本進(jìn)行權(quán)重分配，2）soft-selected pyramid levels，將樣本分配到多個(gè)分辨率，并進(jìn)行權(quán)重加權(quán)。

方法框架

整體框架其實(shí)和FSAF是類似

●Soft-Weighted Anchor Points ●

清晰的目標(biāo)更容易獲得關(guān)注和更高的分?jǐn)?shù)，而邊緣或者被遮擋的目標(biāo)比較難檢測(cè)。具體的問(wèn)題如下：

上圖中有五個(gè)足球運(yùn)動(dòng)員，分類輸出的得分圖score map如圖b所示，可以看到有兩個(gè)運(yùn)動(dòng)員的得分區(qū)域占了主導(dǎo)地位。甚至這兩個(gè)運(yùn)動(dòng)員的得分區(qū)域還侵占了其他運(yùn)動(dòng)員的得分區(qū)域。

作者認(rèn)為引起該問(wèn)題的主要原因是特征不對(duì)齊，位于gt邊緣的anchor和位于中心的anchor不應(yīng)被同等對(duì)待。解決思路就是對(duì)不同位置的樣本引入不同的權(quán)重，其離gt的中心越近，其權(quán)重越高，離gt中心越遠(yuǎn)，其權(quán)重越低（因?yàn)檫吘壨馕吨芏啾尘靶畔ⅲ?。從而引入了廣義中心度來(lái)確定權(quán)重：

概述我們的訓(xùn)練策略與h soft-weighted anchorpoints和soft-selected pyramid levels。黑條表示正錨定點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)損耗貢獻(xiàn)的指定權(quán)重。

●Soft-Selected Pyramid Levels ●

該問(wèn)題實(shí)際上在FSAF中也研究過(guò)，即如何選擇合適的分辨率（尺度）來(lái)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)。FSAF是通過(guò)loss來(lái)選擇合適的分辨率。該論文同時(shí)也借鑒了FoveaBox將一個(gè)anchor映射到多個(gè)分辨率進(jìn)行檢測(cè)的思想（實(shí)際上工程中也會(huì)用到）來(lái)提升性能。同時(shí)作者還給不同的分辨率分配不同的權(quán)重。具體地，作者額外訓(xùn)練了一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)不同尺度的權(quán)重，該網(wǎng)絡(luò)具體為：

而該子網(wǎng)絡(luò)的輸入，是在不同分辨率上利用roialign提取gt（ground truth）的特征，并concat起來(lái)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

作者和FSAF（基于anchor-free分支）進(jìn)行比較，soft-weighted anchor points（SW）策略提升了1.1個(gè)點(diǎn)，soft-selected pyramid levels（SS）提升了1個(gè)點(diǎn)。作者還采用了BFPN（2019 CVPR Libra RCNN中的特征融合策略）進(jìn)行了加強(qiáng)，還能有性能提升。

可視化結(jié)果

論文最好的性能是47.4，在R50上也達(dá)到了41.7。

總結(jié)

作者在FSAF的基礎(chǔ)上進(jìn)一步地分析了現(xiàn)有的兩個(gè)問(wèn)題：注意力偏差和特征選擇問(wèn)題。前一個(gè)問(wèn)題通過(guò)對(duì)不同樣本加權(quán)實(shí)現(xiàn)，后一個(gè)問(wèn)題通過(guò)對(duì)不同分辨率加權(quán)實(shí)現(xiàn)，論文講述清晰，思路簡(jiǎn)單。同時(shí)也要注意到，該論文特征選擇預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練問(wèn)題，工程上是否真的有效還需進(jìn)一步地嘗試驗(yàn)證。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.12448.pdf