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【常用检测框架】DetNet/Casecade RCNN/FCOS/RetinaNet
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DetNet
在DetNet提出之前，检测框架的backbone一般都是用分类框架，或在上面稍加改动。分类框架用于检测有以下几个缺点： 1、stage(不同尺度的特征图，用于多尺度检测)少，只能自己加，但没有相应的预训练的权重。 2、downsample丢失信息严重。分类框架只需要预测类别，相比检测容许丢失更多的信息。 detNet在resNet50的基础上作改进。改动部分为con4_x（stage4）之后的内容，即改动了con5_x,同时加了三个残差单元共9个卷积层形成stage6。所以总共59层。 cascade实际上是一种结构，可以添加都任何含有RPN的检测网络中。 下图展示了(a)Faster RCNN (d) Cascade faster RCNN的结构概略图。图中I表示输入图像，conv表示用于特征提取的backbone， H表示用于产生类别和bbox的head网络, pool表示ROI操作。 C表示类别， B表示bbox坐标信息。 文章：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 作者提出了现在常用的损失函数FocalLoss，顺便设计了一种简单的单阶段网络来验证效果。
FocalLoss定义如下： FCOS是anchor free的检测网络，即不需要手动去设计anchor，而是直接预测每个特征图上的点与待检测框上下左右的距离。为了避免发散要经exp函数处理，必要的话再乘一个缩放系数scale。 例如已知待检测框
[
y
t
o
p
,
y
b
o
t
t
o
m
,
x
l
e
f
t
,
x
r
i
g
h
t
]
[y_{top},y_{bottom},x_{left},x_{right}]
[ytop,ybottom,xleft,xright]，某点对应原图的坐标为
x
,
y
x,y
x,y,则网络回归分支该点的期望输出为
[
s
c
a
l
e
×
e
x
p
(
y
t
o
p
−
y
)
,
[
s
c
a
l
e
×
e
x
p
(
y
−
y
b
o
t
t
o
m
)
,
[
s
c
a
l
e
×
e
x
p
(
x
r
i
g
h
t
−
x
)
,
[
s
c
a
l
e
×
e
x
p
(
x
−
x
l
e
f
t
)
]
[scale\times exp(y_{top}-y),[scale\times exp(y-y_{bottom}),[scale\times exp(x_{right}-x),[scale\times exp(x-x_{left})]
[scale×exp(ytop−y),[scale×exp(y−ybottom),[scale×exp(xright−x),[scale×exp(x−xleft)] 因为远离目标的点得到的检测结果不可靠，所以需要提添一个叫Centerness的网络预测该点的置信度。其思想类似于Faster-RCNN中的RPN网络的预测某点是前景的概率 训练过程: 给定真实标签 和真实框， 1,首先判断该点是否在某个真实框内，不在真实框内的不参与训练。 2,不同尺度的特征图’各司其职‘，把要回归的数据限制在一定范围内。比如大特征图只负责预测小物体，小特征图只负责预测大物体。 3,如果某点同时在多个真实框内，则该点只负责预测面积最小的那个框的物体。 4，然后分类网络的损失用FocalLoss, Centerness网络的损失用交叉熵，回归网络的损失用IOULoss。回归的值要乘以置信度再送入损失函数。 |
Faster RCNN在PRN的时候对anchor坐标进行了一次修正，在最后预测的时候又进行了一次修正，总共两次修正使最后的坐标更加准确。那能不能加上更多次的修正呢？cascade结构就被提出了，总共对坐标进行了三次修正。无独有偶，图(b)中也是类似的结构，但它用的是同一个head。考虑到每次修正会使输出的分布发生变化，因此训练不同的head会比较合理。
图中K为类别数（背景不再作为一个类），A为每个点的anchor数（设为9）. 分类损失就用上面介绍的FocalLoss(), 回归损失用smoothL1.
其中，alpha和gamma均为可以调节的超参数。y’为模型预测，其值介于（0-1）之间。 当y=1时，y’->1，表示easy positive，它对权重的贡献->0; 当y=0是，y’->0，表示easy negative，它对权重的贡献->0. 当alpha增大时，会降低y=0(背景类)的损失从而减少大量背景的影响。
推断过程： 经过backbone和FPN得到五个不同尺度通道数都为256的特征图，经过同一个head得到每个点的类别概率、置信度、距离，总共（C+1+4）*N个值，N为五个特征图所有点的总和。 最后类别概率乘以置信度，再接个非极大抑制【本文地址】