文献笔记《What makes for effective detection proposals?》

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Abstract

这是一篇关于object detection的综述性文章，其一共列举了12种region proposal的方法，并在PASCAL、ImageNet、MS COCO等常见数据集上使用DPM、R-CNN and Fast R-CNN等框架进行深入分析，分析表明提高proposal 的localisation accuracy与提高reall同样重要。同时，文献提出了一种新的average recall评价标准，它综合了recall率、localisation精度。

Introduction

目前最成功的的od方法还是众所周知的滑动窗口法，但是对一幅图基本需要10^4到10^5个窗口，如果考虑object的aspect ratio，那窗口又得增加到10^6到10^7个了。于是，顺势提出了“detection proposals”的方法，它是在保证高检测质量情况下同时减少计算量的折中办法。总结下，这篇文献的贡献就是，比较了几种不同的detection方法，讨论了 在图片受到扰动后detection的鲁棒性，提出了新的评价标准即AR并在数据集上验证。

Detection proposal methods

文中说通常检测方法分为了两类：

• grouping methods，例如SelectiveSearch，其先对图片分隔，然后根据相邻region的相似性进行group操作。
• window scoring methods，例如Objectness，这种方式就是直接划定多个边框，然后打分取高者。

首先overview一下所有方法以及其表现： 以上也能证实，分两类的标准就是output是segments还是score了。同时，repeatability跟recall很难达到统一，速度快的查全率较低，从上图总的来看，EdgeBoxes与SelectiveSearch似乎效果比较好，尤其EdgeBoxes，耗费时间仅仅0.3s。 通过查阅资料表明，EdgeBoxes是提取了图片中图像的轮廓，通过对轮廓计数来确定窗口的置信度，它存在一个缺陷，就是对于单个物体的分离辨识度不高，比如一张图里七八个人站在一起，可能这七八个人就会被整体框成一个proposal。SelectiveSearch算法它不含有需要学习的参数，不过它需要手工去设计merge superpixels(超像素，简单说就是将 邻近相似的 几个像素通过某个函数封装成一个像素)的特征，然而不影响它优异的表现，使得许多ob框架都使用它作为proposal method，例如R-CNN及Fast R-CNN。

grouping methods

作者将grouping methods又分了三类，分别为grouping superpixels(SP)、graph cut(GC)、edge contours(EC)。

• SP方式无需学习，首先将图片分裂为superpixels形式，然后根据人为定义的距离参数进行聚合，类似于KNN。
• GC方式是将图片进行切割，切割的方式可以是通过随机初始化的种子点，然后反复多次，然后根据特征进行排序，这就导致了它的复杂度非常高，开销大。
• EC就是得到图像轮廓信息，然后再进行聚合，可能结果精确度不够高。

windows scoring  methods

这个方法的思路与之前的有所不同，它是通过先生成候选框，然后通过计算候选框的置信度来过滤掉分数低的框，然后得到proposal的。比较出名的方法就是：

• Objectness，直接从图片中选出salient lications作为proposals，然后根据colour、edges、location、size、superpixel straddling等进行打分。
• Bing，通过edge特征训练了一个简单的线性分类器，并将分类器应用到滑动窗口里面对窗口进行分类，速度非常快。然而研究表明，分类器实际上作用影响不是很大。
• EdgeBoxes，上文已经总结过，它不需要学习参数，通过计算边缘个数来进行打分排序筛选。

Alternative proposal methods

• Multibox，通过训练一个CNN回归出固定个数的proposals，避免了整幅图像的划窗，再进行打分过滤。

Baseline proposal methods

• SlidingWindow基于图片尺寸生成proposal，Uniform及Gaussian是stochastic(随机)的，只有Superpixels是基于图片内容的。

Proposal repeatability

这里的repeatability是指在图片经过各种修改加噪声之后或者就是一幅相似的图片，proposal出region的复现性属性。在比较各种算法之前，作者就通过各种算法的特性，使得每一种算法每次生成的proposal个数控制到一样。 重点在这个repeatability计算方式上，文献中定义，纵坐标是recall值，横坐标是IoU阈值(即为proposal框与ground true框的交叠率)，绘制的曲线就是recall在每一个IoU阈值下的取值，取值范围两者都为0~1，而repeatability值就是绘制出的曲线下的面积。 文献给出了给图片加入perturbations的几种方式： 并且给出了在各种perturbation的情况下的测试结果，这里省略。 最后，作者作出结论，Bing算法对图像的微小变化不敏感，它的表现很好，原因在于它留下了IoU值>=0.5的所有框作为proposal。同时，EdgeBoxes表现也不错，具体原因作者只是估计它没有使用像素到超像素这一方式，而是完全用了另外一个思路——轮廓。

Proposal recall

文献指出了传统的metrics(指标)已经不适用了，于是提出了三种新的metrics：

• 对于固定数量的proposals，变化的IoU阈值对应的recall值。
• 对于固定的IoU阈值，对于不同proposal数量去计算recall值。
• 作者自定义方法，计算IoU阈值在0.5~1时recall的平均值。

文献绘制了不同算法在PASCAL2007数据集上不同proposals个数的情况下的repeatability曲线： 从以上曲线中可以注意观察到两条曲线，一条是粉红色的Bing曲线，另一条是棕色的Edgeboxes曲线，这两条曲线都是在IoU阈值小幅上升时，recall值迅速衰减下降。 在各种数据集的测试下，得出了一些结论，这里只关注Bing以及EdgeBoxes。Bing对于IoU阈值的选取非常敏感，所以对于候选框生成的位置非常敏感。EdgeBoxes在不同proposal数目下表现差异不大，在AR这个标准下，EdgeBoxes在proposal较少时表现较好。

Using the DP

在这一部分，作者用了两种object detectors来分析以上那些detection proposals方法，第一种是LM-LLDA detector，它是DPM（基于部分行人检测）的一个变种，第二种是R-CNN/Fast R-CNN。文章中使用了1000个proposals作为实验样本，而实验目的则有两个，一是为了测试前文不同的proposal方法的效果如何，二是看看前文的各种metrics跟最后的detection结果的关联性如何。 这一部分实验过程及数据有些看不懂，待学习了检测框架后再反过来看。文献最后得出的结论是：

• IoU值越高，表示proposal的框与ground true交集越大，能反映出的是它定位越准确，经过detector后的得分也越高，当然不同的detector有不同表现。

• 作者通过数据证明，mAP值与其自己提出的AR值具有强相关性，证明了AR值作为评价标准的合理性。

Discussion

• 对于repeatability这个指标，文献里实验的所有proposal methods都存在瓶颈，对图片做微小的改动，都会导致每次产生一系列不同的proposals出来。
• 对于Localisation Accuracy这个指标，其代表的其实就是IoU这个指标，当proposal定位越准确，那么对于OD来说越好。
• MCG,SeletiveSearch,EdgeBoxes,Rigor和Geodesic是目前表现最好的5个方法，其中速度以EdgeBoxes和Geodesic为优。
• 随着计算能力的增强，划窗方式势必是最直接有效的，还需要考虑其他优化算法吗？

文献地址

https://arxiv.org/abs/1502.05082

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