目標(biāo)檢測 | Anchor free的目標(biāo)檢測進階版本

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

背景

Anchor free是目標(biāo)檢測領(lǐng)域的一個研究熱點，其主要可以分為anchor-point和keypoint兩類。后者在往往在一個高分辨率的特征圖上進行檢測，其優(yōu)點是準(zhǔn)確率高，但是計算量大。而anchor-point的方法往往在多個分辨率上進行檢測，結(jié)構(gòu)簡單，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對不同位置的樣本進行權(quán)重分配，2）soft-selected pyramid levels，將樣本分配到多個分辨率，并進行權(quán)重加權(quán)。

方法框架

整體框架其實和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。具體的問題如下：

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

作者認(rèn)為引起該問題的主要原因是特征不對齊，位于gt邊緣的anchor和位于中心的anchor不應(yīng)被同等對待。解決思路就是對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（因為邊緣往往意味著包含很多背景信息）。從而引入了廣義

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

●Soft-Selected Pyramid Levels ●

該問題實際上在FSAF中也研究過，即如何選擇合適的分辨率（尺度）來進行目標(biāo)的檢測。FSAF是通過loss來選擇合適的分辨率。該論文同時也借鑒了FoveaBox將一個anchor映射到多個分辨率進行檢測的思想（實際上工程中也會用到）來提升性能。同時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)練了一個子網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測不同尺度的權(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

實驗結(jié)果

作者和FSAF（基于anchor-free分支）進行比較，soft-weighted anchor points（SW）策略提升了1.1個點，soft-selected pyramid levels（SS）提升了1個點。作者還采用了BFPN（2019 CVPR Libra RCNN中的特征融合策略）進行了加強，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)上進一步地分析了現(xiàn)有的兩個問題：注意力偏差和特征選擇問題。前一個問題通過對不同樣本加權(quán)實現(xiàn)，后一個問題通過對不同分辨率加權(quán)實現(xiàn)，論文講述清晰，思路簡單。同時也要注意到，該論文特征選擇預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練問題，工程上是否真的有效還需進一步地嘗試驗證。

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