Double-Head:重新思考检测头，提升精度（附原论文下载）

关注并星标

从此不迷路

计算机视觉研究院

公众号ID｜ComputerVisionGzq

学习群｜扫码在主页获取加入方式

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06493.pdf

计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

两种头结构（即全连接头和卷积头）已广泛用于基于 R-CNN 的检测器中，用于分类和定位任务。然而，人们对这两种头结构如何为这两项任务工作缺乏了解。

一、背景

大多数两阶段目标检测器共享一个用于分类和边界框回归的头。两种不同的头结构被广泛使用。Faster RCNN在单级特征图(conv4)上使用卷积头(conv5)，而FPN在多级特征图上使用全连接头(2-fc)。然而，关于两个任务（目标分类和定位），两个头结构之间缺乏理解。

在今天分享中，研究者对全连接头（fc-head）和卷积头（conv-head）在两个检测任务上进行了彻底的比较，即目标分类和定位。我们发现这两种不同的头结构是互补的。fc-head更适合分类任务，因为它的分类分数与建议与其对应的真实框之间的交集（IoU）更相关。同时，conv-head提供了更准确的边界框回归。

我们认为这是因为fc-head对空间敏感，候选的不同部分具有不同的参数，而conv-head的所有部分共享卷积核。为了验证这一点，研究者检查了两个头的输出特征图，并确认fc-head在空间上更加敏感。因此，fc-head更好地区分完整目标和部分目标的能力，而convhead更健壮地回归整个对象（边界框回归）。

网络的backbone可以使用常用的网络，比如VGG、resnet，再加上FPN的结构，根据一个ROIPooling输出7×7×256大小的feature map，一般的做法是将这个featuremap接上一个全连接分支，在全连接后面接上一个分支输出预测的BoundingBox位置信息，一个分支输出对应位置的类别信息。如上图（a）所示。

在得到7×7×256大小的feature map后，接上几个卷积操作，再接上一个全连接，再在后面接上一个分支输出预测的BoundingBox位置信息，一个分支输出对应位置的类别信息。如上图（b）所示。

二、前言

两种头结构（即全连接头和卷积头）已广泛用于基于 R-CNN 的检测器中，用于分类和定位任务。然而，人们对这两种头结构如何为这两项任务工作缺乏了解。为了解决这个问题，研究者进行了彻底的分析并发现了一个有趣的事实，即两个头结构对两个任务有相反的偏好。具体来说，全连接头（fc-head）更适合分类任务，而卷积头（conv-head）更适合定位任务。

此外，研究者检查了两个头的输出特征图，发现fc-head比conv-head具有更高的空间敏感性。因此，fc-head具有更强的区分完整目标和部分目标的能力，但对回归整个目标并不鲁棒。基于这些发现，研究者提出了一种Double-Head方法，它有一个专注于分类的全连接头和一个用于边界框回归的卷积头。没有花里胡哨，新的方法在MS COCO数据集上分别从具有ResNet-50和ResNet-101骨干网络的特征金字塔网络 (FPN) 基线获得+3.5和+2.8AP。

三、新框架详细分析

Data Processing for Analysis：

为了进行公平的比较，研究者对预定义的候选而不RPN生成的候选对两个头进行分析，因为两个检测器具有不同的候选。预定义的候选包括围绕不同大小的真实值框滑动窗口。对于每个真实对象，生成大约14,000个候选结果。这些候选与真实框之间的IoU（表示为proposal IoUs）逐渐从零（背景）变为一（真实框）。对于每个候选，两个检测器（fc-head和conv-head）生成分类分数和回归边界框。此过程适用于验证集中的所有目标。

研究者将预定义的候选及其相应的GT之间的IoU统一分成20个bins，并相应地对这些候选进行分组。对于每组，计算分类分数的均值和标准差以及回归框的IoU。上图显示了小型、中型和大型目标的结果。

Loss Function：

这里的损失函数与平时的一个head的计算是类似的，只是多一个分支而已，损失函数如下所示，是doublehead的损失函数加上rpn的损失函数：

上式中，ωfc和ωconv分别是doublehead中全连接和卷积的loss权重，Lfc、Lconv和Lrpn分别是doublehead中fc-head,conv-head,rpn的loss函数。具体采用哪种损失函数，这里同FPN，回归采用smooth-l1，分类采用cross entropy loss。到这里基本就是doublehead的主要原理了，下面还有一些扩展。

扩展的doublehead结构：

我们发现上面的原始doublehead中的每个分支都是关注自己的任务，比如卷积只关注回归操作，全连接关注分类操作，而不同的head不只关注自己的任务对检测器的性能还会有所提升。不只关注自己任务（Unfocused Task Supervision）的意思是，fc-head也会接受回归任务的监督信息，conv-head则会接受分类任务的监督信息。如下图所示。

扩展doublehead中的损失函数：

在训练过程中，fc-head不仅要受到本身擅长的分类信息监督还要受到回归信息的监督，同理conv-head也要受到两个信息的监督，先拿fc-head来说，损失函数如下所示：

conv-head，它的损失函数计算同fc-head:

扩展doublehead中的推断：

看上面的结构图可以看出，分类结果是两个head融合的结果，而回归还是只采用卷积得到的结果。对于分类的融合方式如下式所示：

四、实验结果

 Evaluations of detectors with different head structures on COCO val2017

Single-Conv和Double-Conv的比较。左：分类分数的平均值和标准差。 右：回归框和GT之间IoU的均值和标准差。 Single-Conv的分类分数比Double-Conv高，而回归结果是可比。

Comparison between Single-FC and Double-FC

AP over balance weights λfc and λconv

可视化

© THE END 

转载请联系本公众号获得授权

计算机视觉研究院学习群等你加入！

计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！

扫码关注

计算机视觉研究院

公众号ID｜ComputerVisionGzq

学习群｜扫码在主页获取加入方式

 往期推荐 

• MUCNetV2：内存瓶颈和计算负载问题一举突破？分类&检测都有较高性能（附源代码下载）
  

• 旋转角度目标检测的重要性！！！（附源论文下载）
  

• 双尺度残差检测器：无先验检测框进行目标检测（附论文下载）
  

• Fast YOLO：用于实时嵌入式目标检测（附论文下载）
  

• Micro-YOLO：探索目标检测压缩模型的有效方法（附论文下载）
  

• 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载）
  

• 多尺度深度特征（下）：多尺度特征学习才是目标检测精髓（论文免费下载）
  

• 多尺度深度特征（上）：多尺度特征学习才是目标检测精髓（干货满满，建议收藏）

• ICCV2021目标检测：用图特征金字塔提升精度（附论文下载）
  

• CVPR21小样本检测：蒸馏&上下文助力小样本检测（代码已开源）
  

• 半监督辅助目标检测：自训练+数据增强提升精度（附源码下载）
  

• 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载）
  

• 目标检测新框架CBNet | 多Backbone网络结构用于目标检测（附源码下载）
  

• CVPR21最佳检测：不再是方方正正的目标检测输出（附源码）
  

• Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码）