SSD和YOLO对小目标检测的思考

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所谓的小目标，要看是绝对小目标（像素），和相对小目标（相对原图的长宽来看的）。大目标小目标只跟receptive field（感受野）有关，cnn本身可以检测任何尺度的物体。ssd对小目标检测不太适用，但R-FCN速度和鲁棒存在问题。

小目标分为很多种，背景单一还是比较好做的。有一篇小人脸检测用的是 fullyconvolutionalnetwork(FCN) + ResNet ，此篇论文检测小目标用了其周边的信息，如头发，肩膀。

小目标像素特征少，不明显，因此和大目标相比，小目标的检测率低，这个用任何算法上都是无法避免的。SSD，YOLO等单阶段多尺度算法，小目标检测需要高分辨率，但是SSD对小目标的检测是在浅层特征上进行，而深层的特征用来检测大目标，但是！深层的特征语义信息非常丰富，这是一个矛盾。例如底层conv4_3anchor设置的是0.1~0.2：30x60，对于720p的图像检测尺寸就有72个像素，还是太大了。事实上SSD的源码允许一个特征层做多个尺度的滑窗，将参数min_sizes里的每个元素初始化为一个列表，就可以在相应特征层中生成不同尺度的anchor，如果你设计的足够仔细，基本就可以覆盖足够小的目标了，不过此时anchor的数量估计会涨不少，速度也会降下来。

faster rcnn,yolo,ssd对小目标检测结果都不好，原因在于卷积网络结构的最后一层feature map太小，例如32*32的目标经过vgg后变成2*2，导致之后的检测和回归无法满足要求。卷积网络越深语义信息越强，而越低层则是描述的局部外观信息越多，而且我想VGG16卷积层设计成这么多肯定是有意义的，如果靠前的效果好，VGG的研究者应该想到减少层数了，我觉得可以考虑提取多层的特征这样表达能力强些。比如样本猫狗图像，较小的猫的ground truth只是出现在底层，高层没有猫的ground truth，而较大物体狗匹配到的ground truth在高层feature map上），其他层的信息只是简单拼接（所以小物体检测的语义信息，contex信息差一些）。

SSD是多尺度的特征图进行paopasal提取，ssd相对于yolo来说对小目标更稳定。yolo则是通过全局特征去直接得到预测结果，完全要靠数据堆积起来，对待小目标我觉得要考虑减少pooling；

SSD里负责检测小目标的层为conv4_3（38*38）对应的尺度为0.2（可人为设置）。这就对应了SSD所能检测的尺度大概为0.2上下。在这种情况下，如果物体过于小的话，甚至在训练阶段，GT都没法找到相应的的default box与它匹配，效果怎么可能会好。如果不介意整体检测效果的话，可以把尺度调低，看看对于小目标的检测效果是否有提升。另外，利用多尺度进行检测也能提高小物体的检测效果。

SSD使用的VGG16作为特征抽取，在conv4_3 feature map 的分辨率已经缩小了8倍，在conv5_3缩小了16倍，比如一个32*32大小的物体，在vgg16 的 conv5_3的feature map 对应仅为2*2，位置信息有较大的损失。有两种方法可解决这个问题：1.使用不同层的特征，比如hyperNet，MultiPath。2.保证感受也不缩小的情况下feature map的分辨率不至于缩小太多，如采用DeepLab中采用的Hole algorithm，在保证感受野的同时分辨变化较小。

他们对小目标检测不好的原因主要是，SSD/YOLO 对原图做了缩放，因为感受野的原因，导致“相对尺寸小”目标检测困难。如果说RCNN系列，并没有对原图进行缩放，但是如果”绝对尺寸小“的话，也没有办法，因为到了一定深度的Feature map，小目标可能已经丢失response了。

1.小目标往往更依赖浅层特征，因为浅层特征有更高的分辨率，然而对语义区分较差。

2.SSD检测和分类一起做，会把一些检测到但是分类模糊，分数不高的结果过滤掉。而rpn不会，前200个候选继续分类，都会有个结果。

3.为了速度，本来是全卷积网络，却也固定了输入尺寸，对大图的小目标影响很大。

一些比较好的观点

CNN特征的分辨率较差，这点不比其它low-level（浅层）的特征，证据就是在pedestrian detection（行人检测）上， 一些hand-crafted features（手工制作特征）的效果还是不错的；Faster-rcnn和SSD本身的问题，原始的Faster-rnn在RPN中将input的最短边固定resize到600>SSD512>SSD300，SSD使用300和512的原因是为了提高detection speed，所以SSD才这样快；同时为保证精度，SSD才加上了multi-scale和data augmentation（尤其值得注意这个augmentation，数据增强）。

yolo和ssd确实对小物体很无力，而有些普通的图像算法对小物体检测反而好的多，只是不太鲁棒。可以尝试下R-FCN，我测试了几张，好像对小物体还可以，但是速度慢些。在970下0.18s一张的样子。我之前在VGG16上做过R-FCN的实验，使用相同的res101-proposal（只关注detection的效果所以使用的一样），效果不如fast rcnn。同理，在google-v1上（也是全卷积）也是不如，我估计是浅网络的overfitting问题（因为用VGG的proposal去做效果很不好）。

SSD是一种基于全卷积的网络的检测器，用不同层检测不同大小的物体。这中间有个矛盾，前面的 feature map大，但semantic（语义）不够，后面的sematic够了，但经过太多的pooling，feature map太小了。要检测小物体，既需要一张足够大的feature map来提供更加精细的特征和做更加密集的采样，同时也需要足够的semantic meaning来与背景区分开。参会时问过SSD的作者，如果将最后的feature map放大接上前面的话，是不是能够改善性能，作者说值得一试。

SSD is a class aware RPN with a lot of bells and whistles。每一个feature map上面的pixel对应几个anchor，这个网络对anchor进行训练，以此驱动对feature进行训练。这是前言。作为小物体，其所对应的anchor比较少 (gt overlap > 0.5 的 anchor)，也就是说对应feature map上的pixel难以得到充分训练。读者可以脑补每一个大的ROI可能覆盖很多 anchor，那么这些 anchor 均有机会得到训练。然而一个小物体并不能覆盖很多 anchor。没有得到充分训练有什么问题？在test的时候这个pixel的预测结果可能就是乱的，会极大干扰正常结果。为什么SSD的data augmentation能涨这么多点，就是因为通过randomly crop，让每一个anchor都得到充分训练（也就是说，crop出一个小物体，在新图里面就变成大物体了）只能说这种without region propisal的结果 naturally 不擅长小物体。通过往上堆 hack 才能慢慢比上吧。

我试过SSD最前面的卷积为深度残差网络，检测小物体效果还不错，比YOLO要好得多。

另外SSD原论文中，多级别的物体基本尺寸从0.1到0.8，实际上0.1的比例还是很大的，如1024*1024的输入，0.1都到102了，其实不小。可以根据需求调整级别，我使用的为1/64~1，即不同级别格子本身大小。当然，级别从线性分割变成指数分割后，在基本大小之上的各个变形也需要调整一下(主要是变大)，不然有可能覆盖不到有些位于两个格子中间的某些大小的物体。YOLO比较坑的地方在于倒数第二层为全连接，后面的7*7格子不能扩张太大，不然前面的全连接要爆。格子大了，同一个格子可能会包括多个小物体，检测就不好搞了。而YOLO全连接的作用又是整合全局信息，要去掉全连接，就需要增加最后点的感受野，所以深度残差就非常适合。提到深度残差，再说另外一点。在深度残差的作者kaiming大神另一篇文章R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks，中有使用空间pooling，发现深度残差就是天然的自带空间pooling效果的结构啊。补充一点，SSD前面的CNN结构，一定要是全对称的，特别是pooling的时候，这样最后输出点的感受野中心才与每个格子的中心是重合的。如果是非对称的，CNN前面特征提取的时候，它会纠结，造成大量的小物体不好学习。而YOLO最后有全连接都还好，问题不大。最后一句，深度残差就是自带空间pooling结构，这个怎么理解呢。深度残差中的最小单元，一边为两个卷积垒在一起，假设作用只是把图像平移，另一个为直连，那最后接合在一起，就是一个空间相关的组合了嘛。