目标检测 Feature Pyramid Networks for Object Detection（FPN）论文笔记

目标检测 Feature Pyramid Networks for Object Detection（FPN）论文笔记

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原文： Feature Pyramid Networks for Object Detection
作者： Tsung-Yi Lin, Piotr Dollar, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, and Serge Belongie
下载地址： https://arxiv.org/abs/1612.03144

1 简介

• 长久以来，在不同尺度下识别物体一直是计算机视觉一大挑战。传统的解决方法是对一张图像进行缩放，形成图像金字塔，然后从每层分别提取特征，形成对应的特征金字塔（如Figure1(a)）。这种方法曾经在深度学习方法之前很受欢迎，但之后逐渐被CNN一系列方法替代。因为CNN网络已经能够自动提取高级特征，并且鲁棒性更强（如Figure1(b)），而且金字塔结构相对而言太耗时间了。
• 即便如此，CNN系列的检测网络对于小物体还是不够理想，所以还是可以考虑使用金字塔。SSD（Single Shot Detector）对此进行过尝试（如Figure1(c)）。**网络的浅层分辨率高，但特征表示较为低级；深层的分辨率低，但有更高级的特征表示。**SSD从每层的特征中进行预测，为了避免计算量过大，前面的浅层信息没有使用。但本文表明这些高分率的浅层信息也是很有用的。
• 作者根据以上提出了FPN（Feature Pyramid Networks）（如Figure1(d)）。网络首先通过bottom-up pathway由浅到深提取特征（就是正常的网络结构），再通过top-down pathway和lateral connections生成在每个等级都有丰富语义的特征金字塔。
  
• 过去有一些研究方法采用的是Figure2上半部的结构，即只在top-down pathway的最后一层做预测。而本文的方法在每一层都有预测（Figure2下半部）。
  

2 FPN介绍

2.1 Bottom-up pathway

• bottom-up pathway就是平常见到的前向传播网络，从原图开始，一层一层计算特征。作者将一些尺度相同的层称为同一“stage”。下一个stage的分辨率比上一个降低了1倍。在后面的特征金字塔中，只取每个stage的最后一层参与其构成。
• 由于使用的是Resnet作为主干，作者将其分成5个stage，每个stage最后的conv输出标记为 {C1,C2,C3,C4,C5} 。第一层占用的内存太多，因此只取 {C2,C3,C4,C5} 四个stage构成特征金字塔。它们对于输入图像的步长等于 {4,8,16,32} 。

2.2 Top-down pathway and lateral connections

• 先从C5开始，通过最近邻方法把特征图升采样2倍；对应的需要相加的bottom-up map用1*1卷积核的网络调整其通道数（本文中通道数d=256），这样二者就可以逐元素相加了（过程见Figure3）。Top-down pathway就这样一层一层向下传递。
• 迭代开始时，为了产生 the coarsest resolution map，C5首先用一个1*1的卷积层处理。
• 得到每个相加的特征图后，作者再次用3*3的卷积处理，得到最后的特征图 {P2,P3,P4,P5} 。
  

3 应用

本章中作者说明如何将上面提出的特征金字塔用到目标检测当中

3.1 FPN for RPN

• 在FPN中，作者只用了一种尺度的anchor，由于不同层的feature pyramid上对应的尺寸已经不同，所以都使用同一个尺度的anchor就足够了。于是乎 {P2,P3,P4,P5,P6} 对应的anchor面积为 {322,642,1282,2562,5122} 。另外，还有 {1:2,1:1,2:1} 三种长宽比，所以anchor的种类共有15种。
• anchor的标签还是遵循以前的方法。如果某个anchor IoU大于0.7，或是某个ground-truth最大IoU，则为正标签。反之如果IoU小于0.3，则为负标签。
• 注意到上面多了一个 P6 ，它只是单纯为了多一个更大的anchor，从 P5 2倍上采样得到。这个只在本小节有，下面的Fast R-CNN依然只到P5。
• 作者还提到参数共享问题，不过没看明白，直接贴原文了：

3.2 FPN for Fast R-CNN

• 作者认为，对于不同尺度的ROI，ROI Polling层也要用不同尺度的特征图输入。具体要用哪一层，作者给出如下公式计算。其中 w 和 h 是ROI的尺寸， k0 是指当 w∗h=2242 时使用哪一层 P? 输入。当ROI更小时，就要考虑用更精细的特征图，即 P? 下标更小。
  

4 实验

• 论文的实验篇幅太长了，这里就不多说明，想看详细实验分析建议阅读原文 : )