深度学习目标检测网络汇总对比,挺好的

深度学习目标检测网络汇总对比

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2019-01-03

参考 ：https://medium.com/@jonathan_hui/object-detection-speed-and-accuracy-comparison-faster-r-cnn-r-fcn-ssd-and-yolo-5425656ae359

概览图

0 说明

关于目标检测的好坏，很难有一个统一明确的比较。我们一般都是在速度和准确率之间妥协，除此之外，我们还需要注意，以下因素会影响性能

• 特征抽取网络(VGG16,ResNet,Inception,MobileNet)
• 特征抽取网络的输出strides
• 输入图像的分辨率
• 匹配策略和IOU阈值（在预测时计算损失的方法）
• NMS IOU阈值
• 难样本挖掘比率(即正负样本anchor比例)
• 候选或者预测的数目
• bounding box的编码
• 数据增强
• 训练集
• 训练或测试时是否使用多尺度图像(图像裁剪)
• 哪个特征map层用来做目标检测
• 定位损失函数
• 所使用的深度学习平台
• 训练配置包括batch_size,输入图像的resize，学习率，以及学习率的递减

1性能评测结果

1.1 FasterRCNN

在PASCAL VOC 2012测试集上的表现

方法	生成的区域候选数目	测试数据	mAP(%)
SelectiveSearch	2000	voc2012	65.7
SelectiveSearch	2000	voc2007+voc2012	68.4
RPN+VGG,shared	300	voc2012	67.0
RPN+VGG,shared	300	voc2007+voc2012	70.4
RPN+VGG,shared	300	voc2007+voc2012+coco	75.9

coco数据集

1.2 R-FCN

voc数据集

方法	训练集	mAP(%)	测试时间(sec/image)
FasterRCNN	voc 2007+voc2012	73.8	0.42
FasterRCNN++	voc 2007+voc2012+coco	83.8	3.36
F-FCN多尺度训练	voc2007+voc2012	77.6	0.17
F-FCN多尺度训练	voc2007+voc2012+coco	82.0	0.17

coco数据集

1.3 SSD

voc数据集

性能

coco数据集

1.4 YOLO

voc2007

coco数据集

1.5 yolov3

coco数据集

性能

 

1.6 FPN

coco数据集

1.7 RetinaNet

coco数据集

性能

2 论文结果比较

下图是用VOC2007+voc2012的数据集训练的，mAP的计算方式是VOC2012。

• 对于SSD，输入图像尺寸有300x300和512x512
• 对于yolo，输入图像尺寸有288x288,416x416,544x544 更高的分辨率可以得到更好的准确率，但是速度会相应下降。

输入图像的分辨率和特征抽取对速度有极大影响。下面是最高和最低的FPS，当然下图可能在使用不同mAP时结果有较大出入

coco数据集的表现

可以看到，FPN和FasterRCNN有很高的准确率，但是RetinaNet最高。取得最高准确率的RetinaNet是借助了

• 金字塔特征
• 特征抽取器的复杂
• Focal Loss

3 google的研究结果

3.1 特征抽取器

研究了特征抽取器对准确率的影响，其中FasterRCNN和R-FCN可以利用一个更好的特征抽取器，但是对SSD效果提升程度不大。

上图中x轴 是每个特征抽取器在分类上的top1的准确率。

3.2 物体尺寸

对于大目标SSD即使使用很简单的抽取器也可以表现很好，如果使用更好的抽取其，SSD甚至可以达到其他分类器的准确率。但是SSD在小目标上表现很差

3.3 输入图像的分辨率

更高的分辨率有利于提升小目标的检测准确率，对大目标也有帮助。对分辨率在长宽维度上以因子2递减，准确率平均降低15.88%，但是对应的inference时间也会平均以因子 27.4%下降。

3.4 区域候选的数目

区域候选的数目可以极大地影响FasterRCNN(FRCNN)，而对准确率不会有太大降低。例如，Inception ResNet,FasterRCNN可以提升三倍速度，如果使用50个区域候选而不是300个的话，对应的准确率只降低了4%。但是R-FCN对每个 ROI只有少得多的操作需要做，所以减少区域候选，对它的速度的提升并不显著。

3.5 GPU时间

下面是不同模型使用不同特征抽取器的GPU时间

大部分论文使用FLOPS(浮点运算)来衡量模型复杂度，但是这个没法反映准确的速度。模型密度(稀疏和稠密模型)影响的是所耗费的时间。讽刺的是，欠稠密模型通常平均需要更长的时间来完成一个浮点运算。

3.6 内存

MobileNet有最少的参数，它需要不到1GB的内存。

4 结论

• R-FCN和SSD模型平均速度更快，但是如果不考虑速度，它们准确率不如FasterRCNN
• FasterRCNN每张图需要至少100ms
• 只使用低分辨率的feature map会极大地损伤检测准确率
• 输入分辨率极大的影响准确率。减少一半的图像尺寸(长和宽都减少一半)会导致准确率下降15.88%，对应的inference时间减少27.4%
• 特征抽取器的选取对FasterRCNN和R-FCN有较大影响，但是对SSD没太大影响。
• 后续处理，包括NMS(只能在CPU上运行)，对最快的模型耗费了最多的时间，大概有40ms，这也导致了其速度降到25FPS
• 如果mAP的计算只使用了单一IoU，那么使用mAP@IoU=0.75
• 在使用InceptionResNet网络作为特征抽取器时，stride=8比stride=16会将mAP提升5%，但是运行时间增加了63%。

最准确的模型

• 最准确的单一模型，使用FasterRCNN，使用InceptionResNet，和300个候选。一张图片的检测需要1秒钟。
• 最准确的模型是一个多次裁剪inference的模型集合。它使用平均准确率向量来选取5个最不同的模型

最快的模型

• 使用mobilenet的SSD是在最快速度和最佳准确率之间一个最好的均衡
• SSD表现卓越，但是对小目标较差
• 对于大目标，SSD可以达到与FasterRCNN和R-FCN一样的准确率，但是用的是更小更轻的特征抽取器。

速度与准确率之间的均衡

• FasterRCNN如果只使用50个区域候选的话，它可以达到与R-FCN和SSD一样的速度，准确率为32mAP