目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结(三）

作者：深度眸

                编辑：晟   沚

简介

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本文抛弃网络具体结构，仅仅从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、正负样本采样和平衡loss设计三个方面，主要是网络预测输出和loss核心设计即仅仅涉及网络的head部分。所有涉及到的代码均以mmdetection为主。本文是第三部分，重点分析下anchor-free和anchor-base混合学习的Guided Anchoring以及yolo-ASFF，包括思路和代码。下一篇分析各种新型平衡loss。 
本文不会按照论文写作顺序一步一步分析，重点分析思想和代码实现。

Guided Anchoring

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论文名称：Region Proposal by Guided Anchoring

1.核心思想

ga这篇论文我觉得做的蛮好，先不说最终效果提升多少个mAP,他的出发点是非常不错的。anchor-base的做法都需要预设anchor，特别是对于one-stage而言，anchor设置的好坏对结果影响很大，因为anchor本身不会改变，所有的预测值都是基于anchor进行回归，一旦anchor设置不太好，那么效果肯定影响很大。而对于two-stage而言，好歹还有一个rcnn层，其可以对RPN的输出roi(动态anchor)进行回归，看起来影响稍微小一点。 
不管是one stage还是two-stage，不管咋预测，肯定都是基于语义信息来预测的，在bbox内部的区域激活值肯定较大，这种语义信息正好可以指导anchor的生成，也就是本文的出发点：通过图像特征来指导 anchor 的生成。通过预测 anchor 的位置和形状，来生成稀疏而且形状任意的 anchor。 可以发现此时的anchor就是动态的了。 
如果将faster rcnn进行改造，将RPN层替换为ga层，那肯定也是可以的，如果将retinanet或者yolo的预测层替换为ga，那其实就完全变成了anchor-free了。但是作者采用了一种更加优雅的实现方式，其采用了一种可以直接插入当前anchor-base网络中进行anchor动态调整的做法，而不是替换掉原始网络结构，属于锦上添花，从此anchor-base就变成了anchor-base混合anchor-free了(取长补短)，我觉得这就是一个不错的进步。

2.网络设计

作者是以retinanet为例，但是可以应用于所有anchor-base论文中。 
核心操作就是在预测xywh的同时，新增两条预测分支，一条分支是loc(batch,anchor_num * 1,h,w)，用于区分前后景，目标是预测哪些区域应该作为中心点来生成 anchor，是二分类问题，这个非常好理解，另一条分支是shape(batch,anchor_num * 2,h,w),用于预测anchor的形状。 
一旦训练好了，那么应该anchor会和语义特征紧密联系，如下所示： 

其测试流程为：

1. 对于任何一层，都会输出4条分支，分别是anchor的loc_preds，anchor的shape_preds，原始retinanet分支的cls_scores和bbox_preds

2. 使用阈值将loc_preds预测值切分出前景区域，然后提取前景区域的shape_preds，然后结合特征图位置，concat得到4维的guided_anchors(x,y,w,h)

3. 此时的guided_anchors就相当于retinanet里面的固定anchor了，然后和原始retinanet流程完全相同，基于guided_anchors和cls_scores、bbox_preds分支就可以得到最终的bbox预测值了。

可以发现和原始retinanet相比，就是多了anchor预测分支，得到动态anchor后，那就是正常的retinanet预测流程了。

3.loss设计

主要就是anchor的loc_preds和shape_preds的loss设计。 
(1) loc_preds 
anchor的定位模块非常简单，就是个二分类问题，希望学习出前景区域。这个分支的设定和大部分anchor-free的做法是一样的(例如fcos)。

1. 首先对每个gt,利用FPN中提到的roi重映射规则，将gt映射到不同的特征图层上

2. 定义中心区域和忽略区域比例，将gt落在中心区域的位置认为是正样本，忽略区域是忽略样本(模糊样本)，其余区域是背景负样本，这种设定规则很常用，没啥细说的，如图所示： 
   

3. 采用focal loss进行训练

(2) loc_shape 
loc_shape分支的目标是给定 anchor 中心点，预测最佳的长和宽，这是一个回归问题。先不用管作者咋做的，我们可以先思考下可以如何做，首先预测宽高，那肯定是回归问题，采用l1或者smooth l1就行了，关键是label是啥？还有哪些位置计算Loss?我们知道retinanet计算bbox 分支的target算法就是利用MaxIoUAssigner来确定特征图的哪些位置anchor是正样本，然后将这些anchor进行bbox回归。现在要预测anchor的宽高，当然也要确定这个问题。 
第一个问题：如何确定特征图的哪些位置是正样本区域？，注意作者采用的anchor个数其实是1(作者觉得既然是动态anchor，那么个数其实影响不会很大，设置为1是可以的错)，也就是说问题被简化了，只要确定每个特征图的每个位置是否是正样本即可。要解决这个问题其实非常容易，做法非常多，完全可以按照anchor-free的做法即可，例如FOCS，其实就是loc_preds分支如何确定正负样本的做法即可，确定中心区域和忽略区域。将中心区域的特征位置作为正样本，然后直接优化预测输出的anchor shape和对应gt的iou即可。但是很明显论文没有这么做(个人猜测应该是当时anchor-free的做法还没有得到充分认可，ga论文发表时间是1901，而fcos发表时间是1904，当然纯属猜测)，我觉得直接按照fcos的做法来确定正样本区域，然后回归shape，是完全可行。本文做法是采用了ApproxMaxIoUAssigner来确定的，ApproxMaxIoUAssigner和MaxIoUAssigner非常相似，仅仅多了一个Approx，其核心思想是：利用原始retinanet的每个位置9个anchor设定，计算9个anchor和gt的iou，然后在9个anchor中采用max操作，选出每个位置9个iou中最高的iou值，然后利用该iou值计算后续的MaxIoUAssigner，此时就可以得到每个特征图位置上哪些位置是正样本了。简单来说，ApproxMaxIoUAssigner和MaxIoUAssigner的区别就仅仅是ApproxMaxIoUAssigner多了一个将9个anchor对应的iou中取最大iou的操作而已。 
对于第二个问题：正样本位置对应的shape target是啥，其实得到了每个位置匹配的gt，那么对应的target肯定就是Gt值了。该分支的loss是bounded iou loss，公式如下： 
 
上面写的非常简陋，很多细节没有写，放在第5节代码分析中讲解。

4.结果

 

可以看出非常符合预期。

5.代码分析

(1) head 
本文代码分析以retinanet为主，网络骨架和neck就没啥说的了，直接截图： 
 
就是ResNet+FPN结构，输出5个分支进行预测。stride为[8, 16, 32, 64, 128]。 
对于head部分，可以对比retinanet的head部分进行查看: 

左边是GARetinaHead，右边是RetinaHead，可以看出配置除了loss有区别外，都是一样的。 
head部分的forward非常简单，和retinanet相比就是多了两个shape_pred, loc_pred分支： 
 
关于feature_adaption的作用作者在论文分享中：Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学 Anchor说的很清楚了，我就不写了。反正forward后就可以4个分支输出。 
(2) loss计算 
(2-1) anchor的loc分支loss计算 
loc输出特征图大小是(batch,1,h,w)，本质上是一个二分类器，用于找出语义前景区域。 
 
核心参数是中心区域占据比例center_ratio=0.2，忽略区域占比ignore_ratio=0.5.首先需要计算loc分支的target，方便后面计算loss，对应的函数是ga_loc_target，由于代码比较多，不太好写，我只能写个大概流程出来。 
 

有了每个特征图上，每个位置是正负还是忽略样本的结果，就可以针对预测的Loc特征图计算focal loss了： 
 
(2-2) anchor的shape分支loss计算 
这个分支稍微复杂一点点。首先我们要先熟悉下train_cfg
 
对于GA分支，主要包括ApproxMaxIoUAssigner和RandomSampler，而原始的retinanet分类和回归分支没有任何改变，不再赘述。ApproxMaxIoUAssigner是用来近似计算shape特征图分支上哪些位置负责预测gt bbox，而RandomSampler主要目的不是用来平衡正负样本的，因为shape分支监督的只有正样本，没有啥平衡问题。 
上述两个类非常关键，理解清楚了才能理解最核心的shape target计算过程。

(1) 计算5个特征图上，每个位置9个anchor，组成anchor_list 
 
这个函数和其他anchor-base的anchor生成过程完全相同，就是利用特征图大小、anchor设置得到所有预设anchor的(x0,y0,x1,y1)坐标 
(2) 计算每个特征图的每个位置上shape预测的基数 
 
可能这个不好理解。其实在原文中作者指出shape分支直接预测gt bbox的宽高值不太稳定，因为数值波动范围比较大，为了稳定，作者回归的shape预测值实际上是在某个缩放系数下的值，具体是： 
 ，s是每个特征图的stride，w就是原始gt bbox宽，dw才是shape分支的预测值。上述的squares_list存储的就是每层特征图的每个位置的基数，用于还原shape预测值到真实比例，由于anchor=1，且对于任意层而言是固定的，所以在代码实现上作者也用了anchor_generate代码来实现 

可以明显发现approx_generators是每个位置9个anchor，而square_generators每个位置是1个anchor，且是正方形。为了方便区分，你可以认为squares_list存储的就是每一层的还原基数而已，和anchor没啥关系的，只不过可以等价实现而已。而guided_anchors_list其实就是在squares_list基础上结合loc预测和shape预测得到的动态anchor，用于训练原始的retinanet的分类和回归分支。 
而如何利用squares_list、loc_pred和shape_pred得到最终的动态anchor，做法非常简单，如下所示(测试阶段也是这个流程)： 

(3) 计算shape target 
在得到squares_list、approxs_list和gt_bboxes，下面核心就是计算shape target了。函数是： 

计算shape target的流程包括2步：1、确定哪些位置是正样本，通过ApproxMaxIoUAssigner类实现；2. 每个正样本位置的label，通过RandomSampler实现。这两个操作看起来和faster rcnn的rpn阶段的loss计算相同，其实仅仅思想相同而已，但是实现差别还是很大的。

假设你已经了解了MaxIoUAssigner的实现过程，而ApproxMaxIoUAssigner的实现是继承自MaxIoUAssigner的，其核心差别是： 
 
而MaxIoUAssigner仅仅有以下一行而已：

overlaps = bbox_overlaps(gt_bboxes, bboxes)

ApproxMaxIoUAssigner的做法是对于每个位置，先计算9个anchor和gt bbox的iou，然后max选择最大iou，将anchor=9变成anchor=1(因为预测就是只有1个anchor)，然后在这个overlaps基础上再进行MaxIoUAssigner分配机制，从而确定哪些位置是正样本，同时会记录每个位置负责的gt bbox索引，方便后面计算。 
下一步是RandomSampler函数，但是要非常注意： 
retinanet的是RandomSampler调用过程：

assign_result = bbox_assigner.assign(anchors, gt_bboxes,
                                     gt_bboxes_ignore, gt_labels)

而ga分支的调用过程是：

确定了哪些位置是正样本区域后，需要加入正样本区域的squares值。
注意这里加入的anchor不是近似anchor，而是squares sampling_result
= bbox_sampler.sample(assign_result, squares, gt_bboxes)

函数内部实现是一样的，但是由于传入的参数不一样，所有解释就不一样了。第一行的输入是anchor和gt bbox，意思是随机采样正负样本，并且同时将gt bbox作为label，后面直接计算回归loss,但是注意ga分支的输入是assign_result和squares，而不是assign_result和gt bbox，也不是assign_result和approxs。也就是说咱们暂时把每个正样本位置shape预测值的target认为是squares值，后面还会进一步操作。

到这里为止，就已经知道了shape_target返回的各个值含义了。bbox_anchors_list存储的是所有正样本位置的squares值，bbox_gts_list是对应的gt bbox值，在得到所有需要的值后终于可以开始计算shape target的loss了。 

bbox_anchor其实就是bbox_anchors_list，将bbox_anchors_list和shape_pred经过delta2bbox就还原得到真实的bbox预测值了，只不过由于本分支仅仅用于预测shape，故bbox_deltas的前两个维度一直是0，loss_shape是BoundedIoULoss。

到此，核心代码就分析完了。稍微难理解的就是shape target的计算过程了。

yolo-asff

3

论文名称：Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection
源码地址：https://github.com/ruinmessi/ASFF

1.简介

先贴性能： 
 
首先可以看出是非常强的。虽然本文题目重点是说ASFF层的牛逼地方，但是我觉得看本文，重点不在这里，而是yolov3的强baseline。 

通过一些训练技巧，将yolov3从33.0mAP,提升到38.8mAP,我觉得这个才是重点需要学习的地方。这其实反映出一个明显问题：骨架的改进固然重要，但是训练技巧绝对要引起重视，很多新提出的算法搞了半天提升了1个mAP点，还不如从训练技巧上面想点办法来的快(在人脸检测领域就会针对人脸尺度问题针对性的提出大量训练技巧，是非常高效的)，毕竟训练技巧只会影响训练过程，对推理没有任何额外负担，何乐不为。

2.ASFF

本文先分析不那么重要的部分，即本文最大改进ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)操作，其实熟悉BiFpn的人应该马上就能get到idea了，我觉得本质上没有啥区别。 
FPN操作是一个非常常用的用于对付大小尺寸物体检测的办法，作者指出FPN的缺点是不同尺度之间存在语义gap，举例来说基于iou准则，某个gt bbox只会分配到某一个特定层，而其余层级对应区域会认为是背景(但是其余层学习出来的语义特征其实也是连续相似的，并不是完全不能用的)，如果图像中包含大小对象，则不同级别的特征之间的冲突往往会占据要素金字塔的主要部分，这种不一致会干扰训练期间的梯度计算，并降低特征金字塔的有效性。一句话就是：目前这种concat或者add的融合方式不够科学。本文觉得应该自适应融合，自动找出最合适的融合特征，如下所示： 

简要思想就是：原来的FPN add方式现在变成了add基础上多了一个可学习系数，该参数是自动学习的，可以实现自适应融合效果，类似于全连接参数。 
ASFF具体操作包括 identically rescaling和adaptively fusing。 
定义FPN层级为l，为了进行融合，对于不同层级的特征都要进行上采样或者下采样操作，用于得到同等空间大小的特征图，上采样操作是1x1卷积进行通道压缩，然后双线性插值得到；下采样操作是对于1/2特征图是采样3 × 3 convolution layer with a stride of 2，对于1/4特征图是add a 2-stride max pooling layer然后引用stride 卷积。 
Adaptive Fusion 
 
下面讲解具体操作：

(1) 首先对于第l级特征图输出cxhxw，对其余特征图进行上下采样操作，得到同样大小和channel的特征图，方便后续融合 
(2) 对处理后的3个层级特征图输出，输入到1x1xn的卷积中(n是预先设定的)，得到3个空间权重向量，每个大小是nxhxw 
(3) 然后通道方向拼接得到3nxhxw的权重融合图 
(4) 为了得到通道为3的权重图，对上述特征图采用1x1x3的卷积，得到3xhxw的权重向量 
(5) 在通道方向softmax操作，进行归一化，将3个向量乘加到3个特征图上面，得到融合后的cxhxw特征图 
(6) 采用3x3卷积得到输出通道为256的预测输出层 

ASFF层学习得到的各种特征可视化效果如下： 

3.强baseline

YOLOv3包括darknet53骨架网络和3层特征金字塔网络构成的3个尺度输出。

首先采用基于Bag of freebies for training object detection neural networks里面提出的训练策略来改进性能，主要包括 the mixup algorithm , the cosinelearning rate schedule和 the synchronized batch normalization。 
其次，由于最新论文表示iou loss对于边界框回归效果好，故作者也额外引入了一个iou loss来优化bbox。 
最后，由于GA论文(Region proposal by guided anchoring)指出采用语义向导式的anchor策略可以得到更好的结果，故作者也引入了GA操作来提升性能。 
可以看出，结合这些策略后，在coco上面可以得到38.8的mAP，速度仅仅慢了一点点(多了GA操作),可谓是非常强大，这也反应出训练策略对最终性能的影响非常大。

the mixup algorithm , the cosinelearning rate schedule和 the synchronized batch normalization这三个策略非常常见，没啥好说的。额外引入一个iou loss也是常规操作。我们重点分析GA的实现。为啥要重点分析GA操作呢？因为作者实现的GA和原始论文的GA有点不同，很值得分析。

4.loss代码分析

对应的代码是YOLOv3Head.py

首先和GA一样，也是有FeatureAdaption，用于对动态anchor特征进行自适应。 
(1) 初始化函数 

anchors里面存储的就是原始yolov3的9组anchor，但是特别需要注意的是这里实现的anchor个数是4个，而不是GA原文的1个anchor，这个小差别会导致后面代码有些差别。按照GA论文做法，其实1个anchor就足够了。而且需要注意这里的GA分支没有输出Loc,仅仅有shape预测。原因是loc分支的目的仅仅是用于进行前后景提取，是个二分类问题，但是由于yolo有confidence分支，其有前后景提取功能，故不再需要loc分支。 
loss函数方面，就是多了shape预测的IOUWH_loss函数，以及bbox回归额外引入的IOUloss，其余相同。 
(2) forward函数 
(2-1) 输出预测值 

对ASFF层输出的每一层特征图xin，进行GA分支推理，并且经过Feature_adaption，得到最终的bbox预测输出output，由于wh预测肯定是大于0的，故作者采用了exp函数强制大于0.此时就得到了wh_pred(batch,4,2,h,w)和output(batch,4,5+class,h,w)。 
(2-2) 将预测anchor变换到原图尺度，得到guide anchor 

(2-3) 前向模式下基于预测anchor直接进行回归即可得到最终bbox 

(2-4) 训练模式下准备target 
先准备数据： 

计算匹配anchor和confidence mask 

理解下面的操作才是理解了本文核心：

前面所有准备都好了后，就是计算loss了： 

可以看出前两个loss是额外加入的。

GA的引入可以实现： 
(1) 在anchor设置不合理时候，动态引导anchor预测分支得到更好的anchor 
(2) 在anchor设置合理时候，可以加速收敛，且可以进一步refine 默认anchor

我觉得本文的GA实现过程非常好，思路清晰，很好理解，可以实现anchor-base混合anchor-free，发挥各自的优势。后续会进行各种对比实验，验证GA在yolo中的引导作用。

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