【目标检测重思考系列】一、目标检测的网络分解

本文转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49605144

本文主要将目标检测网络分为了若干个模块，并对每一块进行了概述，这样方便将各种不同网络的相同模块部分做比较，以获得对于不同部分更深刻的理解。本文可以看做一篇提纲，后续将不断丰满每一模块的内容。

 

目标检测分为两个阶段：

• 训练
• 测试

训练阶段重要的部分是：

• data
  • 对于神经网络而言，所需要的不变性一般都会encode到数据中，比如需要神经网络对图像色彩畸变具有不变性，那么就要对图像做色彩畸变增强；需要神经网络对尺度具有不变性，那么就要对图像做尺度增强。
  • data是神经网络的练习题，不合理的练习题不利于神经网络学习，因此需要对练习题进行筛选，去掉不合理的数据。
• network
  • network分为backbone和head。backbone用来学习图像特征，一般复用图像分类网络；head从图像特征中学习检测目标，例如框的坐标、类别等。
• loss
  • 这里的loss是广义的，包括整个梯度回传的过程。

测试阶段重要的部分是：

• postprocess
  • 即从head输出的特征图中获取最终输出框的过程。

综上，整个目标检测有四个重要的部分：

1. data
2. network
3. loss
4. postprocess

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data

• 数据增强
  • 图像色彩增强
    • 饱和度
    • 色相
    • 明度
  • random crop
  • 缩放
  • 随机翻转
  • random erase
  • 等等
• 数据选择
  • 每个检测网络所能检测物体的尺度是范围的，超过这个范围的框，检测网络便无能无力，例如太大、太小。对于检测网络无能为力的框，喂给检测网络学习，不仅不能无助于检测网络的学习，还会适得其反，因此需要将超过检测网络能力范围的框丢弃。

#faceboxes

network

• backbone
  • VGG
  • darknet
  • Resnet
  • inception
  • xception
  • mobilenet
  • 等等
• head
  • 单尺度head
  • SSD head
  • FPN head

检测网络可以看作一条网路，信息在其中流动，检测网络的表达能力就像带宽一样，而带宽由网路中带宽最小的地方决定。检测网络也类似，backbone和head的带宽应该匹配，不然大带宽的部分便只能白白浪费资源。

从资源利用率的角度来看，backbone和head带宽匹配会提高资源利用率。例如backbone表达能力很强，但是head表达能力很弱，那么整体检测网络表现会受head的表达能力所限，backbone大于head表达能力的部分便被浪费掉；或者backbone表达能力很弱，但是head表达能力很强，那么整体检测网络表现会被backbone限制住，head大于backbone表达能力的部分便被浪费掉。

从检测网络整体表达能力的角度来看，backbone和head带宽匹配才能最大化整个检测网络的表达能力。比如，为了增强检测网络的表达能力，只是提高backbone的表达能力有时候并不会奏效，这个时候从head下手也许会事半功倍。

#DSSD

loss

• anchor和gt的匹配策略
  • faster rcnn系列
  • yolo系列
• loss函数的选择
  • 例如SmoothL1Loss函数用来计算坐标loss会比较稳定
• 不平衡问题
  • loss之间不平衡
    • loss加权
  • loss内不平衡
    • 样本重采样
    • 样本加权
    • OHEM
    • focal loss

#light head

postprocess

• 取框的策略
  • 即从检测网络输出的特征图中decode出检测框。
  • 之前优化pytorch版本的yolov2时，发现取框策略对mAP有一些影响。
• 检测框去重
  • 经过上一步取框后，图像上一个目标上会有N个框，我们需要去掉重复的框
  • nms、soft nms、softer nms、iou-net、fitness nms、relation network