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Kang B, Liu Z, Wang X, et al. Few-shot object detection via feature reweighting[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2019: 8420-8429. 01
ICCV 2019的一篇文章，文章自称是第一个做Few Shot Object Detection的工作，我去瞅了瞅，可能是吧。小样本学习其实也就是从2016年Matching Net以及Prototypical Net和Relation Net之后才逐渐发展起来的，但是现在小样本学习的研究主要还是处于理论阶段，做小样本图像分类。由于样本量小带来的泛化能力不足、模型的鲁棒性问题是解决的核心问题。 这篇文章在2019年就能利用Few Shot Learning的思路来解决Object Detection的问题，在那个时候肯定是比较前沿的，但是在整体的解决思路和方法上相较于昨天CVPR上那篇工作都有较大不同，这篇工作的主要贡献在以下几个方面： 1. 作为开山之作，开启了小样本目标检测的研究。个人觉得小样本学习是比无监督学习、自监督更类似于人类智能的学习模式，但并不是现在的小样本学习范式，同时现在小样本学习在实际的应用上还需要更多的探索，不能只停留在Image Classification任务上。
2. 作者设计了一个一阶段的小样本检测的模型，包含一个meta feature learner和一个reweighting module来分配权重，并通过实验来证明了模型的有效性。
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模型希望获得一个小样本目标检测模型，通过利用基类的知识来学习并在测试中检测novel class的图像。整个模型我觉得非常地简单易懂，这张图画的很清晰，首先是两个分支，上面分支就是一个backbone提取特征；下面分支通过一个Reweighting模块将每个不同的类比编码成一个一维向量，并channel-wise将其与上分支图像的特征图相乘，然后通过一个Predictor获得很多个类似于YOLO的预测向量。这是个一阶段模型，与昨天的那个工作不同，不需要region proposal，所以这篇工作和昨天的工作优化的基本点不同。 那么我们现在就需要弄懂几个问题，第一：few shot learning问题的problem setting，不同的方法解决Few Shot Learning问题的思路不一样，其对应的problem setting也不同；第二，下分支的Mask是个什么东西；第三，下分支的Reweighting Module是怎么做的。
Model Flowchart
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本文宣称为了便于学习和提高计算效率，所以采用轻量化的CNN来设计Reweighting Module。作者从Support Set中提取图像 及其包围框 ，这个图像中包含novel set可能的（至少）一个分类类别，那么我们要学习且只想学习这个分类类别特征，但是一张图像除去包围框以外还有其他部分啊，咋办？本文做了一个和图像一样大的mask，mask落在包围框内为1，否则为0，然后把这个包围框和图像进行星乘。如果有多个包围框还是只用一个，其他的都mask为0。所以前面问题2解决了。然后mask后的图像经过reweighting module后可以得到一个特征向量……之后的故事上面都有了。 那么为什么要做mask，而不直接用原图像或者直接把包围框的部分截取出来呢？作者做了实验如下：
different support input forms
首先从结果上看使用image+mask的效果最好，结果正义上来讲应该是选这个。从思考的角度上讲，我个人理解是，首先由于包围框大小不同，并不好输入，输入的话需要裁剪或者resize，效果不一定会很好，直接mask是一个比较方便的选择；其次，如果不做mask，图片中的其他冗余像素肯定会对下游任务产生干扰。至于作者是怎么做的这个the cropped target object论文中没有详细阐述，所以第四种方式为什么比第二种还差一些，我不知道怎么圆。 04
后面两个问题都解决了就剩下前面的那一个问题了：Problem Definition以及怎么学。 整个模型的训练分为两个阶段，首先在大规模的base set上进行训练，而且照着我们上面的model architecture的示意图进行训练。作者说这样是为了保证训练的协调，也因为这种训练方式，我觉得这里不足以称作是预训练；然后作者进行few shot finetuning，作者结合base set和novel set进行训练，在novel class上只有k个标注的包围框（同时base set也有k个）。 本文构建了采用episodic training，构建了很多个training episode，每一个task包含一个Support Set和一个Query Set，Support Set里包含N个图像，并且每张图像都至少包含一个不同的base class。定义目标函数为： ，后面两个损失函数都和YOLOv2回归框和物体的Loss一样。前面这个 是啥？在上面Model flowchart上最后的预测它是每一个类别都生成了一个vector，然后进行判别，最后这一部分怎么计算Loss？ 直观的方法就是只要是target class那么就设为1，其他设为0，然后对每个类别使用binary cross-entropy，但是作者说这样会使得一列火车被检测为car或者bus，因为binary cross entropy倾向于平衡正负样本，而我们这种训练会导致N个类别中只有一个正例。所以作者直接使用了Softmax，将所有类别整成一个classification score，即 ，最终loss就可以计算为，其中 是指示函数：
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实验结果
从上面这张图可以看到实验结果还是比较competitive的，在1 shot上的表现还是比较差；从下面这张可以看出模型的收敛速度非常可观。
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这篇开山之作，首先还是比较有意思，这篇文章之后我也看到了一些在这方面做的工作，这篇工作在处理思路上和昨天那篇完全不同，不论是从model的选择上还是基本假设上。 作者在Learning Scheme的部分提了一下：After this, the reweighting module can be completely removed during inference，我对这个挺感兴趣的，前一段时间组会的时候也和同门讨论了清华大学丁霄汉他们组的RepXXX系列工作，最近听一个分享也听到了一个动态推理网络，他们的共同思想就是为什么训练和推理一定要用相同的model structure呢？我偏不，inference的时候很多不必要的模块就被去掉了，这样可以在保证准确率的情况下极大程度的提高inference的速度，我觉得真的是一个很好的insight。 这篇工作里面这个reweighting模块的实现可能就是一个简单的CNN，我觉得能不能融合一些其他的先验？我想起了Distibution Calibration，今年ICLR的一个工作，通过对Base Set的先验的探究来促进训练？无论如何我觉得FSOD方面有很多地方可以思考和深入，后续会持续关注更多的工作。
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