Focal Loss for Dense Object Detection解读

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf

目标识别有两大经典结构: 第一类是以Faster RCNN为代表的两级识别方法，这种结构的第一级专注于proposal的提取，第二级则对提取出的proposal进行分类和精确坐标回归。两级结构准确度较高，但因为第二级需要单独对每个proposal进行分类/回归，速度就打了折扣；目标识别的第二类结构是以YOLO和SSD为代表的单级结构，它们摒弃了提取proposal的过程，只用一级就完成了识别/回归，虽然速度较快但准确率远远比不上两级结构。那有没有办法在单级结构中也能实现较高的准确度呢？Focal Loss就是要解决这个问题。

一、为什么单级结构的识别准确度低

作者认为单级结构准确度低是由类别失衡(class imbalance)引起的。在深入理解这个概念前我们先来强化下“类别”这个概念：计算Loss的bbox可以分为positive和negative两类。当bbox(由anchor加上偏移量得到)与ground truth间的IOU大于上门限时(一般是0.5)，会认为该bbox属于positive example，如果IOU小于下门限就认为该bbox属于negative example。在一张输入image中，目标占的比例一般都远小于背景占的比例，所以两类example中以negative为主，这引发了两个问题：

１、negative example过多造成它的loss太大，以至于把positive的loss都淹没掉了，不利于目标的收敛；

２、大多negative example不在前景和背景的过渡区域上，分类很明确(这种易分类的negative称为easy negative)，训练时对应的背景类score会很大，换个角度看就是单个example的loss很小，反向计算时梯度小。梯度小造成easy negative example对参数的收敛作用很有限，我们更需要loss大的对参数收敛影响也更大的example，即hard positive/negative example。
这里要注意的是前一点我们说了negative的loss很大，是因为negative的绝对数量多，所以总loss大；后一点说easy negative的loss小，是针对单个example而言。

Faster RCNN的两级结构可以很好的规避上述两个问题。具体来说它有两大法宝：1、会根据前景score的高低过滤出最有可能是前景的example (1K~2K个)，因为依据的是前景概率的高低，就能把大量背景概率高的easy negative给过滤掉，这就解决了前面的第2个问题；2、会根据IOU的大小来调整positive和negative example的比例，比如设置成1：3，这样防止了negative过多的情况(同时防止了easy negative和hard negative)，就解决了前面的第1个问题。所以Faster RCNN的准确率高。
OHEM是近年兴起的另一种筛选example的方法，它通过对loss排序，选出loss最大的example来进行训练，这样就能保证训练的区域都是hard example。这个方法有个缺陷，它把所有的easy example都去除掉了，造成easy positive example无法进一步提升训练的精度。
图1是hard positvie、hard negative、easy positive、easy negative四种example的示意图，可以直观的感受到easy negativa占了大多数。

图1：4类example

二、Focal Loss的解决方法

公式1

Focal Loss通过调整loss的计算公式使单级结构达到和Faster RCNN一样的准确度，公式1是Focal Loss的计算方法。 p_t是不同类别的分类概率， r是个大于0的值， a_t是个[0，1]间的小数， r和 a_t都是固定值，不参与训练。从表达式可以看出：
1、无论是前景类还是背景类， p_t越大，权重 (1-p_t)^r就越小。也就是说easy example可以通过权重进行抑制；
2、 a_t用于调节positive和negative的比例，前景类别使用 a_t时，对应的背景类别使用 1-a_t；
3、 r和 a_t的最优值是相互影响的，所以在评估准确度时需要把两者组合起来调节。作者在论文中给出 r=2、 a_t=0.25时，ResNet-101+FPN作为backbone的结构有最优的性能。

此外作者还给了几个实验结果：
1、在计算p_t时用sigmoid方法比softmax准确度更高；
2、Focal Loss的公式并不是固定的，也可以有其它形式，性能差异不大，所以说Focal Loss的表达式并不crucial。
3、在训练初始阶段因为positivie和negative的分类概率基本一致，会造成公式１起不到抑制easy example的作用，为了打破这种情况，作者对最后一级用于分类的卷积的bias(具体位置见图２)作了下小修改，把它初始化成一个特殊的值b=-log((1-π)/π)。π在论文中取0.01，这样做能在训练初始阶段提高positive的分类概率。

三、RetinaNet的结构

作者提出了一种使用Focal Loss的全新结构RetinaNet，使用ResNet+FPN作为backbone，再利用单级的目标识别法+Focal Loss。这个结构在COCO数据集上达到了39.1的mAP。图２是它的基本结构：

图２：RetinaNet

这个结构要注意几点：
１、训练时FPN每一级的所有example都被用于计算Focal Loss，loss值加到一起用来训练；
２、测试时FPN每一级只选取score最大的1000个example来做nms；
３、整个结构不同层的head部分(图２的c和d部分)共享参数，但分类和回归分支间的参数不共享；
４、分类分支的最后一级卷积的bias初始化成前面提到的 -log((1-π)/π);