anchor-free 和 anchor-based 区别

anchor-free 和 anchor-based 区别几何

这个问题首先需要回答为什么要有 anchor。在深度学习时代，物体检测问题通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。在单阶段检测器中，这些候选区域就是通过滑窗方式产生的 anchor；在两阶段检测器中，候选区域是 RPN 生成的 proposal，但是 RPN 本身仍然是对滑窗方式产生的 anchor 进行分类和回归。

而在上面几篇论文的 anchor-free 方法中，是通过另外一种手段来解决检测问题的。同样分为两个子问题，即确定物体中心和对四条边框的预测。预测物体中心时，具体实现既可以像 1、3 那样定义一个 hard 的中心区域，将中心预测融入到类别预测的 target 里面，也可以像 2、4 那样预测一个 soft 的 centerness score。对于四条边框的预测，则比较一致，都是预测该像素点到 ground truth 框的四条边距离，不过会使用一些 trick 来限制 regress 的范围。

为什么 anchor-free 能卷土重来

anchor-free 的方法能够在精度上媲美 anchor-based 的方法，最大的功劳我觉得应该归于 FPN，其次归于 Focal Loss。（内心OS：RetinaNet 赛高）。在每个位置只预测一个框的情况下，FPN 的结构对尺度起到了很好的弥补，FocalLoss 则是对中心区域的预测有很大帮助。当然把方法调 work 并不是这么容易的事情，相信有些细节会有很大影响，例如对重叠区域的处理，对回归范围的限制，如何将 target assign 给不同的 FPN level，head 是否 share 参数等等。

anchor-free 和 single anchor

上面提到的 anchor-free 和每个位置有一个正方形 anchor 在形式上可以是等价的，也就是利用 FCN 的结构对 feature map 的每个位置预测一个框（包括位置和类别）。但 anchor-free 仍然是有意义的，我们也可以称之为 anchor-prior-free。另外这两者虽然形式上等价，但是实际操作中还是有区别的。在 anchor-based 的方法中，虽然每个位置可能只有一个 anchor，但预测的对象是基于这个 anchor 来匹配的，而在 anchor-free 的方法中，通常是基于这个点来匹配的。

anchor-free 的局限性

虽然上面几种方法的精度都能够与 RetinaNet 相媲美，但也没有明显优势（或许速度上有），离两阶段和级联方法相差仍然较远。和 anchor-based 的单阶段检测器一样，instance-level 的 feature representation 是不如两阶段检测器的，在 head 上面的花样也会比较少一些。顺便吐槽一下，上面的少数 paper 为了达到更好看的结果，在实验上隐藏了一些细节或者有一些不公平的比较。

anchor-free 的其他套路

anchor-free 除了上面说的分别确定中心点和边框之外，还有另一种 bottom-up 的套路，以 CornerNet 为代表。如果说上面的 anchor-free 的方法还残存着区域分类回归的思想的话，这种套路已经跳出了这个思路，转而解决关键点定位组合的问题。

 

是不是感觉和上面的方法有些神似？如果只看 anchor 预测的部分，将其直接用于预测最终结果，同时不固定 anchor 的中心点，就和上述的一些方法比较像了。Guided Anchoring 可以看做是 anchor-prior-free，但是整体框架保持与 anchor-based 一致，所以可以插入到现有的 anchor-based 的方法里面，性能提升也会稍微明显一点。类似于在首先进行 anchor-free 的预测，然后以预测结果作为 anchor 进行进一步地修正。

展望

anchor-free 的方法由于网络结构简单，对于工业应用来说可能更加友好。对于方法本身的发展，我感觉一个是新的 instance segmentation pipeline，因为 anchor-free 天生和 segmentation 更加接近。一个是向两阶段或者级联检测器靠拢，进一步提高性能，如果能在不使用 RoI Pooling 的情况下解决 feature align 问题的话，还是比较有看头的。另外还有一个是新的后处理方法，同时也期待看到 anchor-free 的灵活性带来新的方法和思路。