Anchor-free目標(biāo)檢測 | 工業(yè)應(yīng)用更友好的新網(wǎng)絡(luò)（2）

4.3）討論

① 一張圖片最多可以檢測出49個對象

每個30維向量中只有一組（20個）對象分類的概率，也就只能預(yù)測出一個對象。所以輸出的 7*7=49個 30維向量，最多表示出49個對象。

② 總共有 49*2=98 個候選區(qū)（bounding box）

每個30維向量中有2組bounding box，所以總共是98個候選區(qū)。

③ YOLO的bounding box并不是Faster RCNN的Anchor

Faster RCNN等一些算法采用每個grid中手工設(shè)置n個Anchor（先驗框，預(yù)先設(shè)置好位置的bounding box）的設(shè)計，每個Anchor有不同的大小和寬高比。YOLO的bounding box看起來很像一個grid中2個Anchor，但它們不是。YOLO并沒有預(yù)先設(shè)置2個bounding box的大小和形狀，也沒有對每個bounding box分別輸出一個對象的預(yù)測。它的意思僅僅是對一個對象預(yù)測出2個bounding box，選擇預(yù)測得相對比較準(zhǔn)的那個。

這里采用2個bounding box，有點不完全算監(jiān)督算法，而是像進(jìn)化算法。如果是監(jiān)督算法，我們需要事先根據(jù)樣本就能給出一個正確的bounding box作為回歸的目標(biāo)。但YOLO的2個bounding box事先并不知道會在什么位置，只有經(jīng)過前向計算，網(wǎng)絡(luò)會輸出2個bounding box，這兩個bounding box與樣本中對象實際的bounding box計算IOU。這時才能確定，IOU值大的那個bounding box，作為負(fù)責(zé)預(yù)測該對象的bounding box。

訓(xùn)練開始階段，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的bounding box可能都是亂來的，但總是選擇IOU相對好一些的那個，隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，每個bounding box會逐漸擅長對某些情況的預(yù)測（可能是對象大小、寬高比、不同類型的對象等）。所以，這是一種進(jìn)化或者非監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想。

另外論文中經(jīng)常提到responsible。比如：Our system divides the input image into an S*S grid. If the center of an object falls into a grid cell, that grid cell is responsible for detecting that object. 這個 responsible 有點讓人疑惑，對預(yù)測"負(fù)責(zé)"是啥意思。其實沒啥特別意思，就是一個Object只由一個grid來進(jìn)行預(yù)測，不要多個grid都搶著預(yù)測同一個Object。更具體一點說，就是在設(shè)置訓(xùn)練樣本的時候，樣本中的每個Object歸屬到且僅歸屬到一個grid，即便有時Object跨越了幾個grid，也僅指定其中一個。具體就是計算出該Object的bounding box的中心位置，這個中心位置落在哪個grid，該grid對應(yīng)的輸出向量中該對象的類別概率是1（該gird負(fù)責(zé)預(yù)測該對象），所有其它grid對該Object的預(yù)測概率設(shè)為0（不負(fù)責(zé)預(yù)測該對象）。

還有：YOLO predicts multiple bounding boxes per grid cell. At training time we only want one bounding box predictor to be responsible for each object. 同樣，雖然一個grid中會產(chǎn)生2個bounding box，但我們會選擇其中一個作為預(yù)測結(jié)果，另一個會被忽略。下面構(gòu)造訓(xùn)練樣本的部分會看的更清楚。

④ 可以調(diào)整網(wǎng)格數(shù)量、bounding box數(shù)量

7*7網(wǎng)格，每個網(wǎng)格2個bounding box，對448*448輸入圖像來說覆蓋粒度有點粗。我們也可以設(shè)置更多的網(wǎng)格以及更多的bounding box。設(shè)網(wǎng)格數(shù)量為 S*S，每個網(wǎng)格產(chǎn)生B個邊框，網(wǎng)絡(luò)支持識別C個不同的對象。這時，輸出的向量長度為：

YOLO選擇的參數(shù)是 7*7網(wǎng)格，2個bounding box，20種對象，因此 輸出向量長度 = 20 + 2 * (4+1) = 30。整個輸出的tensor就是 7*7*30。

因為網(wǎng)格和bounding box設(shè)置的比較稀疏，所以這個版本的YOLO訓(xùn)練出來后預(yù)測的準(zhǔn)確率和召回率都不是很理想，后續(xù)的v2、v3版本還會改進(jìn)。當(dāng)然，因為其速度能夠滿足實時處理的要求，所以對工業(yè)界還是挺有吸引力的。

5）訓(xùn)練樣本構(gòu)造

作為監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們需要先構(gòu)造好訓(xùn)練樣本，才能讓模型從中學(xué)習(xí)。

對于一張輸入圖片，其對應(yīng)輸出的7*7*30張量（也就是通常監(jiān)督學(xué)習(xí)所說的標(biāo)簽y或者label）應(yīng)該填寫什么數(shù)據(jù)呢。

首先，輸出的 7*7維度 對應(yīng)于輸入的 7*7 網(wǎng)格；然后具體看下30維向量的填寫。

① 20個對象分類的概率

對于輸入圖像中的每個對象，先找到其中心點。比如圖8中的自行車，其中心點在黃色圓點位置，中心點落在黃色網(wǎng)格內(nèi)，所以這個黃色網(wǎng)格對應(yīng)的30維向量中，自行車的概率是1，其它對象的概率是0。所有其它48個網(wǎng)格的30維向量中，該自行車的概率都是0。這就是所謂的"中心點所在的網(wǎng)格對預(yù)測該對象負(fù)責(zé)"。狗和汽車的分類概率也是同樣的方法填寫。

② 2個bounding box的位置

訓(xùn)練樣本的bounding box位置應(yīng)該填寫對象實際的bounding box，但一個對象對應(yīng)了2個bounding box，該填哪一個呢？上面討論過，需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出的bounding box與對象實際bounding box的IOU來選擇，所以要在訓(xùn)練過程中動態(tài)決定到底填哪一個bounding box。參考下面第③點。

③ 2個bounding box的置信度

上面討論過置信度公式：

6）損失函數(shù)

損失就是網(wǎng)絡(luò)實際輸出值與樣本標(biāo)簽值之間的偏差。

YOLO給出的損失函數(shù)如下

DenseBox和YOLO的區(qū)別：

1.DenseBox最初應(yīng)用于人臉檢測，相當(dāng)于只有兩類，而YOLO是通用檢測，通常大于兩類。

2.DenseBox是密集預(yù)測，對每個pixel進(jìn)行預(yù)測，而YOLO先將圖片進(jìn)行網(wǎng)格化，對每個grid cell進(jìn)行預(yù)測，所以前者更適合于小目標(biāo)，后者更適合于大目標(biāo)。

3.DenseBox的gt通過bbox中心圓形區(qū)域確定的，而YOLO的gt由bbox中心點落入的grid cell確定的。

CornerNet:

下圖，經(jīng)過特征提取主干網(wǎng)絡(luò)（主干網(wǎng)絡(luò)為Hourglass-104）后分為兩個分支（兩個分支分別接前面提到的corner pooling，隨后細(xì)談），一個分支生成目標(biāo)左上點熱力圖，一個分支生成目標(biāo)右下點熱力圖，而此時兩個熱力圖并沒有建立聯(lián)系，因此無法確定兩點是夠?qū)儆谕荒繕?biāo)，因此兩分支同時生成embeddings，通過判斷兩個embedding vector的相似性確定同一物體（距離小于某一閾值則劃為同一目標(biāo)）。

1、輸入一張圖像，經(jīng)過backbone網(wǎng)絡(luò)（Hourglass network）后，得到feature map。

2、將feature map同時輸入到兩個branch，分別用于預(yù)測Top-Left Corners和Bottom-right Corners。

3、兩個branch都會先經(jīng)過一個叫Corner Pooling的網(wǎng)絡(luò)，最后輸出三個結(jié)果，分別是Heatmaps、Embeddings、Offsets。

4、根據(jù)Heatmaps能夠得到物體的左上角點和右下角點，根據(jù)Offsets對左上角和右下角點位置進(jìn)行更加精細(xì)的微調(diào)，根據(jù)Embeddings可以將同一個物體的左上角和右下角點進(jìn)行匹配。得到到最終的目標(biāo)框。

1：怎么檢測這個兩個點？生成keypoint的heatmap，heatmap中響應(yīng)值最大的位置就是點的位置。

2：怎么知道這兩個點所組成的框包含物體的類別？每個heatmaps集合的形式都是CxHxW,其中C代表的是檢測目標(biāo)的類別數(shù)，H和W則代表的heatmap的分辨率，Corner響應(yīng)值最大所在的channel即對應(yīng)了物體的類別。

3：當(dāng)圖像中有多個物體時，怎么知道哪些點可以組成框？（哪些左上角的點和哪些右下角的點能夠組成有效的框）生成embedding向量，用向量的距離衡量兩個Corner是否可以組成對。

4：Loss是什么形式？loss總共分了三個部分，一部分是用于定位keypoint點的detecting loss，一個是用于精確定位的offset loss，一個是用于對Corner點進(jìn)行配對的grouping loss。

5：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是怎么樣的？使用Hourglass作為backbone，使用Corner Pooling構(gòu)造了prediction module，用來得到最終的結(jié)果。

6：有沒有什么比較新奇的東西？提出的Corner Pooling，第一次使用檢測點的方法檢測物體。