MMDetection学习系列（3）——RetinaNet深度探索与实战指南

RetinaNet是由Facebook AI Research团队在2017年提出的一种目标检测算法。与传统的目标检测算法不同，RetinaNet特别关注类别不平衡问题，尤其是在面对背景和前景类别数量差异巨大的场景时，表现尤为突出。它通过一种叫做焦点损失（Focal Loss）的创新技术，解决了目标检测中常见的类别不平衡问题。

在目标检测中，常常有大量的背景区域（负样本）和少量的前景区域（正样本）。传统方法使用交叉熵损失时，由于负样本占多数，模型很容易将注意力集中在这些负样本上，导致训练效果不佳。焦点损失通过减少易分类样本的权重，将更多的关注集中在那些难以分类的样本上，从而有效缓解了这一问题。

模型架构

RetinaNet是由Resnet、FPN为主要架构，detection部分则是由两个FCN 子网路组成，分别用于预测分类及bndBox。

Backbone

RetinaNet backbone是基于Resnet的FPN，分别尝试了Resnet50、Resnet101，于第3~7层建构FPN，且每层通道维度为256。

FPN是一种自下而上、自上而下并横向连接的网路结构，通过横向连接可以融合不同层次的特征，从而增强网路的特征提取能力。

下图为四种生成多尺度特征的网路:

图a为图像金字塔，对不同维度的图像各自作为模型输入，生成不同尺度的特征，再将其concat得到最后的输出，需要花费较多的计算与时间成本。

图b由单一维度的图像作为模型输入并且仅拿最后一层的特征做预测，对于小目标的检测性能较差，使用此方法的有R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN, SPP-Net。

图c也是由单一维度的图像作为模型输入，但在每一层都生成不同尺度的特征，采用多尺度特征融合的方式，最后再将其concat起来，这种方式不会增加额外的计算量，使用此方法的为SSD。

FPN的横向连接如下图所示，特征会从下自上进行2倍的下采样，而另一边特征会由上自下进行2倍的上采样，接着使用1x1卷积层降低channel维度，使得两边维度一致后再做相加。

Anchors

RetinaNet的anchor设置和RPN类似，在FPN中每层(第3~7 层)的anchor 尺寸分别为32x32、64x64、128x128、256x256、512x512，以及每一个anchor的长宽比设定为1:1、 1:2、2:1，并且再增加三种不同尺寸{2⁰, 2^(1/3), 2^(2/3)}，因此每层共有9个anchor。由这些数值可以算出所有层的anchor size最小值为32、最大值为813。

对于每个anchor会对应一个长度为K的one-hot向量及4维的bndBox向量，其中K为类别数。

Anchor的匹配策略与RPN也类似，也是使用双阈值IOU，RetinaNet设定的阈值为0.4与0.5，当IOU>0.5视为正样本、IOU<0.4视为负样本，但如果IOU介在[0.4, 0.5)则忽略此样本，不参与训练。

Subnets

1）Classification Subnet

从网路架构图中可以知道FPN每一层都会连接cls分支，这些cls分支权值是共享的。

cls分支用于预测每个anchor的K个类别预测机率，网路模型总共使用五层，其中四层为3x3x256的FCN网路(激活函数使用ReLU)以及最后一层FCN的维度则是使用3x3xKA(使用Sigmoid)，是因为对于A个anchor都有K维的one-hot向量，表示每一个类别的预测机率。

2）Box Regression Subnet

box分支与cls分支一样，差别在于最后一层FCN的维度则是使用3x3x4A，这是因为Box分支用于预测与ground truth位置的偏移量offset(x, y, w, h)。

需要注意的是虽然两个子网路架构类似，但彼此之间的参数不共享。

Focal Loss

Focal Loss是RetinaNet的核心创新之一。Focal Loss的提出，主要是为了缓解目标检测中类别不平衡问题，提高模型对难分类样本的关注度，尤其是在背景样本占比极高的情况下。

类别不平衡问题

在目标检测中，尤其是对于大规模数据集（如COCO），大部分区域是背景区域，且背景区域的样本数远远超过前景区域。由于这些背景区域对模型来说“过于简单”，它们通常会对模型训练产生主导影响，而“难分类”的前景区域（例如小物体或者被遮挡的物体）却没有得到足够的训练资源。

例如，在一张图像中，可能只有极少数的前景物体，而大多数像素点都属于背景。传统的目标检测方法（如交叉熵损失）会对所有样本给予相等的损失，这使得背景样本对整体损失的影响过大，导致模型过度关注背景，从而忽视了前景的检测。

Focal Loss原理

Focal Loss的核心思想是通过降低易分类样本的损失，增加难分类样本的损失，从而使得模型更加关注那些难以分类的样本，尤其是前景样本。Focal Loss通过一种加权机制来抑制易分类样本的影响，避免背景类样本过多地影响模型训练。

Focal Loss是从二分类的交叉熵损失 (CE) 演变而来的，以下为CE定义：

其中y∈{1,-1} 为ground truth，1表示为正样本、-1表示为负样本，p∈ [0,1]则是指预测为正样本的机率值，以下为p的定义：

接着就可以将CE简写为：

Balanced Cross Entropy

为了解决类别不平衡的问题，比较直观的想法就是引入权重系数：α∈ [0,1] (for正样本)、1-α(for负样本)，此时CE loss就变为α-balanced CE loss。

Focal Loss Definition

但α-balanced CE loss仅根据正负样本进行平衡，并没有考虑样本的难易度，虽然降低了容易分类的负样本损失，同时也让模型更难分类较难的负样本。

因此Focal Loss以CE为基础加上了调节因子-(1-pt)^r，以下为Focal Loss的定义，其中γ≥0：

藉由公式可以看到当样本被误分且pt很小时，调节因子接近1，对loss不会产生影响；而对于被分类正确且pt接近1 时，调节因子接近0，可以有效降低对正确分类的loss，让模型更关注较难分类的样本。

下图为γ∈[0,5]的loss曲线。当γ为0时，Focal Loss (FL)=CE；当γ增加时，调节因子也会跟着增加。经过实验结果得知，γ=2时，效果最好。

在最终的Focal loss引入了权重系数α，经实验结果证明，效果比原始的更好，其中γ=2，α=0.25的组合效果最佳。

Model Initialization

二分类模型初始时对于正负样本的预测机率是相同的，在类别不平衡的情况下，数量较多的样本会主导网路的学习，导致训练不稳定。

为了解决这个问题，在模型初始化时，针对前景(正样本) 的预测值设置了先验值(prior) 的概念，以π 表示(设定π=0.01)，如此一来使得模型前景样本的预测几率比较低，模型倾向预测为背景，大幅降低负样本的loss。

实验证明这个方法可以提高focal loss和cross entropy的训练稳定性，要注意的是只会影响模型初始化，并不会改变loss。

实验结果

接着来看模型在COCO数据集上的检测效果比较，由下表可以看到RetinaNet 比其他One-stage方法有5.9AP的提升，以及比基于Inception-ResNet-v2-TDM的Faster R-CNN模型提升了大约2.3AP。

下图是模型检测性能与速度的对比，可以看出RetinaNet-101的检测性能比其他的模型更好，并且速度也更快。

应用案例

RetinaNet的焦点损失（Focal Loss）能够有效抑制背景样本的干扰，特别适合类别不平衡的场景。焦点损失通过降低易分类背景样本的影响，提升模型对难分类前景物体的检测能力。如工业质检、医疗影像等领域，背景区域远大于前景区域。

工业质检中的瑕疵检测

在工业生产中，质量检测通常需要对生产线上的产品进行自动化检查，以识别瑕疵（如裂缝、划痕、缺损等）。这些瑕疵的大小和形态可能各异，且背景（如生产设备、机械部分等）占据较大比例。RetinaNet能够有效应对类别不平衡的问题，并在多尺度检测中提供精度。

应用代码：

以下是使用RetinaNet进行工业质检中瑕疵检测的简单代码示例，基于MMDetection框架。

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot

# 配置文件和权重路径
config_file = 'configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py'  # 使用MMDetection预训练模型
checkpoint_file = 'work_dirs/retinanet_r50_fpn_1x_coco/latest.pth'  # 训练好的权重文件

# 初始化模型
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')

# 进行推理，读取待检测图像
img = 'test_image.jpg'  # 你的测试图像路径
result = inference_detector(model, img)

# 显示检测结果
show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.5)  # 设置检测置信度阈值

由于骨架本身没有限制，MMDetection中目前提供的预训练权重所涉及的骨架网络包括：ResNet50-Caffe、ResNet50-Pytorch、ResNet101-Caffe、ResNet101-Pytorch、ResNeXt101，非常丰富。

MMDetection RetinaNet包括了详细的配置和参数设置，这使得用户可以根据自己的需求灵活地调整模型。例如，用户可以自定义Backbone网络、调整锚点生成策略、选择不同的损失函数等。