CVPR2021：IoU优化——在Anchor-Free中提升目标检测精度（附源码）

计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力

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 简要

目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力，这些模型由基于IoU度量的精心设计的分配方法支持。

今天分享中，研究者提出了伪IoU：一个简单的度量，带来更标准化和准确的分配规则到anchor-free目标检测框架没有任何额外的计算成本或额外的训练和测试参数，通过利用训练样本质量良好的有效分配规则使它可以进一步提高anchor-free目标检测，之前已经应用于基于anchor的方法。通过将伪IoU度量合并到端到端单阶段anchor-free目标检测框架中，研究者观察到它们在pascal一般目标检测基准上的性能和MSCOCO的一致。新提出的方法（单模型和单尺度）与其他最近最先进的anchor-free的方法比较，也取得了类似的性能。

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 背景

目标检测之anchor

anchor字面意思是锚，指固定船的工具，anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框。

目标检测是"在哪里有什么"的任务，在这个任务中，目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定，传统非深度学习方法如VJ和DPM，和早期深度学习方法如OverFeat，都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标"，非常笨重耗时。

近期顶尖(SOTA)的目标检测方法几乎都用了anchor技术。首先预设一组不同尺度不同位置的固定参考框，覆盖几乎所有位置和尺度，每个参考框负责检测与其交并比大于阈值 (训练预设值，常用0.5或0.7) 的目标，anchor技术将问题转换为"这个固定参考框中有没有认识的目标，目标框偏离参考框多远"，不再需要多尺度遍历滑窗，真正实现了又好又快，如在Faster R-CNN和SSD两大主流目标检测框架及扩展算法中anchor都是重要部分。

当然也有不用anchor的检测算法：2016 ECCV的YOLO是全局回归，但很快在YOLOv2就替换为anchor方法；2018 ECCV的CornerNet是角点预测，但论文用了非常庞大的hourglass-104速度比较慢，关键点与anchor技术没有明确的公平对比，孰优孰劣尚不清楚。

IoU(Intersection over Union)

Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中，例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。

通常我们在 HOG + Linear SVM object detectors 和 Convolutional Neural Network detectors (R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, etc.)中使用该方法检测其性能。注意，这个测量方法和你在任务中使用的物体检测算法没有关系。

IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：

• ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的大概范围）

• 我们的算法得出的结果范围

也就是说，这个标准用于测量真实和预测之间的相关度，相关度越高，该值越高。

最近，目标检测方法的另一个流行分支是anchor-free模型，它们在整个训练过程中不假设预定义的anchor，这减少了许多需要启发式调优的锚的超参数。anchor-free模型直接预测从GT真实框的左、右、顶部和底部的边界框，如FCOS和FSAF。然而，由于缺乏准确的分配，他们都使用其他方法来弥补性能差距。对于FCOS，它将收缩GT内的所有点视为正样本，并增加了一个中心分支来重新权衡检测中减少一些假阳性的输出。对于FSAF，它采用了在线特征选择和无锚点和基于锚的方法的组合。

对于GT真实框内的每个特征映射点，在映射到原始输入图像后，我们假设一个相应的伪框为中心，与GT真实框的相同大小。然后我们可以很容易地计算中心伪框和GT真实框之间的单位。由于IoU是基于一个分配给每个点的伪框，我们命名伪IoU度量。在伪IoU计算之后，每个点可以被分配一个伪IoU值v，就像每个锚的IoU一样，用基于锚的方法进行分配。

从上图中显示，边界框边附近的一些点被指定为负样本。如果以这些低伪单位为阳性样本，会导致更多的假阳性和不准确的边界框。

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 新框架分析

RetinaNet后，我们采用ResNet-101作为骨干来提取特征，并使用FPN通过自上而下的路径和横向连接增强特征图，使丰富的多尺度特征金字塔与单一分辨率输入图像，被证明是一个强大的检测组件，如上图(a)所示。

检测头是一个FCN，它附加到来自FPN的每个输出特征映射上，它包含两个子集：一个分类器和一个回归器。对于上图(b)中所示的分类器子网络，它遵循四个具有256个滤波器的堆叠3×3卷积层，最后附加一个具有C个滤波器的3×3卷积层。C是用来在每个点上进行最终分类的类数。对于回归器子网络，在上图(c)中，它还遵循四个堆叠的3×3卷积层和256个卷积层，最后附加了每个空间位置具有4个滤波器的3×3卷积层。

损失函数

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 实验及可视化

一些检测结果的可视化。第一和第三行图像是Anchor-Free基线的检测结果；第二和第四行图像是Anchor-Free基线，且基于0.5阈值的PIoU度量进行采样的检测结果。如检测结果所示，新提出的方法产生的假阳性更少，定位更准确。

© THE END 

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