CVPR2019 | FSAF：来自CMU的Single-Shot目标检测算法

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作者 | ywsun

来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/58508985

论文地址 | https://arxiv.org/abs/1903.00621

今天介绍CVPR2019的一篇single-stage detection的文章，来自CMU。

Motivation

目标检测中物体尺度问题一直是个难解决的问题，目前为止主要是从网络结构设计、损失函数、训练方式等方面去缓解尺度带来的烦恼，特别是小物体检测，至今没有一个好的解决方案。在这些方法中，最常见的非Feature Pyramid Network（FPN）莫属了，它利用多级的feature map去预测不同尺度大小的物体，其中高层特征带有高级语义信息和较大的感受野，适合检测大物体，浅层特征带有低级的细节语义信息和较小的感受野，适合检测小物体。FPN逐步融合深层特和浅层特征，使得逐步增加浅层的特征的高级语义信息来提高特征表达能力，提升检测效果。得益于其强大的特征表达能力带来的性能提升，现在FPN结构已经成为检测框架的一个标配组件。

在经典的带有FPN的框架中，有这样一个隐藏操作在里面：选择一层合适的feature map负责检测物体。比如在two-stage里面，会有RoI pooling,将物体对应的feature抠出来送入不同分支完成分类和位置回归。Faster R-CNN用的是RoI pooling，Mask R-CNN用的是RoIAlign，这个地方改进是为了解决pooling操作带来的misalignment问题，但不是本文关注的重点。本文关注的是如何“合理”地选择feature来检测物体，并且针对的是single-stage这一类模型。但single-stage没有roi pooling这一操作，何来选择feature这一说呢？

在single-stage模型中，我们会定义一系列稠密的均匀分布的anchor，这些anchor会根据其不同的尺寸大小和不同的feature map联系起来。在带有FPN的backbone中，高层的feature map分辨率高，得到的anchor数量多尺寸小，浅层的feature map分辨率低，得到的anchor数量少尺寸大，anchor的生成是根据feature map不同而定义的。在anchor match gt阶段，gt与anchor匹配，确定gt归属于哪些anchor，这个过程隐式的决定了gt会由哪层feature map负责预测。不管是生成anchor还是gt match 过程，都是由size这个变量决定，虽然我们会设定先验的规则来选择最好的feature map，但存在的问题是，仅仅利用size来决定哪些feature map来检测物体是一种暴力的做法。如下图所示，60x60大小的car和50x50大小的car被分在了不同feature map，50x50和40x40的被分在了同一级feature map，谁也不能证明这种做法不好，但谁也不能证明这种做法就是最好，那么何不让模型自动学习选择合适的feature 去做预测呢？

Method

Feature Selective Anchor-Free Module (FSAF)

文章提出FSAF模块让每个instance自动的选择最合适的feature，在这个模块中，anchor box的大小不再决定选择哪些feature进行预测，也就是说anchor (instance) size成为了一个无关的变量，这也就是anchor-free的由来。因此，feature 选择的依据有原来的instance size变成了instance content，实现了模型自动化学习选择feature。

先来看看FSAF的结构。文章提出的FSAF以RetinaNet为主要结构，添加一个FSAF分支和原来的classification subnet、regression subnet并行，可以不改变原有结构的基础上实现完全的end-to-end training，特别是，FSAF还可以集成到其他single-stage模型中，比如SSD、DSSD等。

FSAF同样包含classification和box regression两个分支，分别得到predict box所属的类别和坐标值。

Ground-truth和loss的设计

classification output是一个WxHxK大小的feature map，K表示物体类别数，那么在坐标为（i，j）的点上是一个长度为K的向量，表示属于每个类别的概率。分支对应的gt是图中白色区域内值为1，表示正样本，黑色区域内值为0，表示负样本，灰色区域是忽略区域不回传梯度。分支采用Focal Loss，整个classification loss是非忽略区域的focal loss之和，然后除以有效区域内像素个数之和来正则化一下。

值得注意的是，FSAF模块没有了anchor scale、aspect ratio等概念，是一个anchor-free的检测方法（和CornerNet不同）。

Online Feature Selection

FSAF的设计就是为了达到自动选择最佳Feature的目的，最佳Feature是由各个feature level共同决定。

选择过程如下：

• 每个feature level计算classification loss和box regression loss

• 所有feature level中选择loss最小的作为梯度反传。

为了验证自动特征选择的有效性，文章同时对比了heuristic feature selection，该方法就是经典FPN中所采用人工定义方法：

关于training和inference，

在inference中，FSAF可以单独作为一个分支输出预测结果，也可以和原来的anchor-based分支同时输出预测结果。两者都存在时，两个分支的输出结果merge然后NMS得到最后预测结果。

在training中，采用multi-task loss，即 。

Experiments

作者在ablation study部分分析了anchor-free的必要性，online feature selection的重要性，以及选择的feature level是不是最优的。同时还指出FSAF非常robust和efficient，在多种backbone条件下，都有稳定的涨点。在ResNext-101中，FSAF超过anchor-based1.2个点，同时快了68ms，在AB+FSAF情况下，超过RetinaNet1.8个点，只慢了6ms，效果也是非常显著的。

作者还多了SOTA模型，在ResNext-101+multi-scale下AP达到了44.6，也取得了SOAT效果。

总结

文章从feature selection角度设计了新的FSAF module来提升性能，个人认为其实从loss角度来看，提升了梯度反传的效率，有点类似于SNIP，只更新特定scale内物体对应的梯度，但又和SNIP不一样，效率比SNIP高。

但想补充一点，关于有效区域和忽略区域的比例是不是应该再分析一下，感觉对实验结果是有影响的。

ps.CVPR2019 accepted list已经放出，极市已将目前收集到的公开论文总结到github上（目前已收集121篇），后续会不断更新，欢迎关注，也欢迎大家提交自己的论文：

https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019

*延伸阅读

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