[paper reading] RetinaNet

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GitHub：Notes of Classic Detection Papers

本来想放到GitHub的，结果GitHub不支持公式。
没办法只能放到CSDN，但是格式也有些乱
强烈建议去GitHub上下载源文件，来阅读学习！！！这样阅读体验才是最好的
当然，如果有用，希望能给个star！

topic	motivation	technique	key element	math	use yourself	relativity
RetinaNet	Problem to Solve Negative ==> Easy	Focal Loss RetinaNet	Class Imbalance Feature Pyramid Network ResNet-FPN Backbone Classify & Regress FCN Post Processing Anchor Design Anchor & GT Matching prior $\pi$ Initialization Ablation Experiments	Cross Entropy Math Focal Loss Math	Data Analysis Feature Pyramid Network More Scale $\ne$ Better	Related Work Related Articles Blogs

Motivation

Problem to Solve

one-stage方法面对的极端的正负样本不均衡

Negative ==> Easy

正负样本不均衡中的减少负样本数量 ==> 降低负样本中简单样本的损失（原因：负易样本占了全部样本的绝大多数）

• 对数量巨大的easy negative的loss进行大幅度的衰减，从loss的角度就平衡了正负样本的比重
• 仅保留 hard positive 和 hard negative，其 learning signal 更有理由训练和优化

注意：是负样本中的简单样本，而不是全部的负样本。因为one-stage的classification本质是一个多分类的问题，而background作为其中的一类，不能将其全部消除。

这是从 one-stage detection 的场景出发的

关于样本的分类，按照正/负和难/易可以分为下面四类：

	难	易
正	正难（少）	正易，$\gamma$衰减
负	负难，$\alpha$衰减	负易，$\alpha$，$\gamma$衰减（多）

而 $\gamma$ 是指数衰减，$\alpha$ 是一次衰减，即$\gamma$衰减的效果要大于$\alpha$衰减。

也就是模型的专注度：正难 > 负难 > 正易 > 负易

Technique

Focal Loss

• Introduction

  是对于Cross Entropy Loss的dynamically scale，对well-classified的样本进行down-weight，以处理正负样本间的平衡

  其核心思想是：通过降低高置信度样本产生的损失，从而使模型更加专注于难分类 (即低置信度) 样本。

• Essence

  本质是对于inliers (easy) 的 down-weight

  而robust loss function是对于outliers进行down-weight（这里并不详细阐述）

• Result

  使用全部样本（不对样本进行采样）下，使得模型在稀疏的难样本上训练（sparse set of hard example）

• Drawback

  仅仅告诉模型少去关注正确率的样本，但没有告诉模型要去保持这种正确率

其数学推导详见 [Focal Loss Math](#Focal Loss Math)

RetinaNet

由以下3个部分组成：

• [ResNet-FPN backbone](#ResNet-FPN backbone)
• [Classification SunNetwork](#Classification SunNetwork)
• [Regression SubNetwork](#Regression SubNetwork)

Key Element

Class Imbalance

One-Stage

one-stage方法会在训练时面临极端的foreground/background的类别不平衡

从数量上讲：one-stage 会产生 10k~100k 个 candidate location，其中 foreground: background $\approx$ 1: 1000

Two-Stage

• stage-1 ==> proposal

  可以将 candidate local 降低到 1~2k（滤除了绝大部分的easy negative）

• biased minibatch sampling ==> fixed raios

  对样本进行采样，使得 foreground / background = 1: 3（可以看做是隐性的 $\alpha$-balancing）

Results

fore/back的类别不平衡主要会产生2个问题：

• 训练低效

  占比极大的easy negative并不贡献learning signal

• 模型退化

  easy negative会overwhelm训练过程，导致训练困难，造成网络退化

Feature Pyramid Network

Feature Pyramid Networks for Object Detection

Feature Pyramid Network 的目的是：使得Feature Pyramid在所有高低分辨率（all scale）上都有强语义信息（strong semantic）

Components

• bottom up（standard CNN）
• top-down pathway
• lateral connection

上图为FPN论文的框架（RetinaNet中只有取3个stage的feature map）

bottom up path

使用CNN进行特征提取，空间分辨率逐渐下降，语义信息逐渐增强

在bottom up path中选取的feature map是每个stage中最后一层的输出，具有该stage中最强的语义信息（输出feature map的size相同的层，统称为一个stage）

top-down pathway

对最后一层的feature map（具有最强的语义信息）进行stride=2的上采样，论文中的上采样方式为最简单的最近邻

lateral connection

横向连接为 $1×1 $ Conv，用于对 $\{C_2,C_3,C_4,C_5\}$ 的channel维度进行降维（论文中设定降维后的维度为 $d=256$）

注意：merged feature map 后面还需要进行 $3\times 3$ Conv，已降低上采样带来的混叠现象（aliasing effect of upsampling）

ResNet-FPN Backbone

• ResNet

  使用ResNet计算多个scale的feature map

• FPN

  构成 feature pyramid

  详见 [Feature Pyramid Network](#Feature Pyramid Network)

Classify & Regress FCN

Classification FCN

使用FCN，分别对Feature Pyramid的不同层的feature map进行object的classification

Output

$W\times H\times KA$ 的vector

表示每个spatial location的每个anchor都有 $K$ 个class的probability

Components

• 4 个 $3\times 3$ Conv，$C$ filters（输出channel为 $C$）

  $C$ 为输入channel数（保持channel数不变）

  之后接 ReLU

• 1 个 $3\times 3$ Conv，$KA$ filters（输出channel为 $KA$）

• Sigmoid

  输出每个spatial location（$W\times H$）的 $A$ 个anchor的 $K$ 个类别的probability

参数共享：

subnet的参数在所有的pyramid level上共享

Regression FCN

使用FCN，分别对Feature Pyramid的不同层的feature map进行bounding box的regression

Output

$W\times H\times 4A$ 的vector

表示每个spatial location的每个anchor都有 $4$ 个 bounding box regression

Components

除了第5层卷积输出channel为 $4A$，其他与Classification FCN相同

Post Processing

对Feature Pyramid的每个level的prediction进行merge，以0.5为阈值进行NMS

两个提速技巧：

• 滤除confidence＜0.5的box
• 在每个Feature Pyramid Level上，只对1000个 top-scoring prediction进行decode

Anchor Design

scale & ratio

每个level的每个location，anchor选择3个scale，每个scale有3个ratios，共 3×3 = 9 个anchor

反应到原图上，可以覆盖32~813个pixel的范围

• ratios

  1: 2、1: 1、2: 1

• scale

  $2^0$、$2^{2/3}$、$2^{1/3}$

Ground Truth

每个anchor会带有2个向量

• classification

  一个 $K$ 维的 one-hot vector，作为classification target（$K$ 为类别数）

• regression

  一个 $4$ 维的vector，作为box regression target

Anchor & GT Matching

根据anchor与ground-truth box的IOU进行匹配

• IoU > 0.5

  anchor被视为foreground，被分配到对应的ground-truth box

  这会存在一个问题，即ground-truth box有可能对应不到anchor

• 0.5 > IoU > 0.4

  忽略该anchor

• IoU < 0.4

  anchor被视为background

prior $\pi$ Initialization

在训练初期，频繁出现的类别会导致不稳定

使用 “prior” 将训练起始阶段中 rare class 的 $p$ 设定为一个较低的值（比如0.01）

用于初始化Classification SubNet的**第5个卷积层（最后一个卷积层）**的 $b$
$$b=-\text{log}((1-\pi )/\pi )$$

Ablation Experiments

RetinaNet $vs.$ SOTA

$\gamma$ on Pos & Neg Loss

即：Focal loss 对于foreground的loss的衰减很小 (a)，但对于background的loss衰减很大，从而避免了easy negative对于classification loss的overwhelming

AP w.r.t ${\alpha }_t$

• ${\alpha }_t=0.5$ 对应的结果最好
• ${\alpha }_t$ 的值也会大幅度地影响AP

AP w.r.t $\gamma$

• $\gamma =2$ 对应的结果最好
• $\gamma$ 的值也会大幅度地影响AP

FL $vs.$ OHEM

• FL性能明显优于OHEM

AP w.r.t scale & ratio

• scale和ratio应该兼顾

• 一味地堆高scale会引起效果的下降

  原因可能是，这些scale本身不适合进行detection的任务

Perform w.r.t depth/scale

• 总体来说，depth和scale对performance均为正相关
  • depth越深，语义信息越丰富 ==> 对small object的提升最小
  • scale越大，分辨率越高，位置和细节信息越丰富 ==> 对small object的提升最大

Math

Cross Entropy Math

Standard Cross Entropy

• 使用 $p$ 表示
  $$\mathrm{C}\mathrm{E}(p,y)=\{\begin{array}{ll}-\log (p)& \text{ if }y=1\\ -\log (1-p)& \text{ otherwise }\end{array}$$

  • $y\in \{-1,+1\}$：ground-truth的class
  • $p\in \{0,1\}$：预测类别为 $ 1$ 的预测概率

• 使用 $p_t$ 表示
  $$p_t=\{\begin{array}{ll}p& \text{ if }y=1\\ 1-p& \text{ otherwise }\end{array}$$

  $$\text{CE}(p,y)=\text{CE}(p_t)=-\text{log}(p_t)$$

问题：尽管每个easy sample的损失小，但大量的easy sample依旧会主导loss和gradient

Balanced Cross Entropy

$$\text{CE}(p_t)=-{\alpha }_t\text{log}(p_t)$$

• ${\alpha }_t$：用于平衡正负样本

问题：仅仅是平衡正负样本，而不是难易样本，治标不治本

Focal Loss Math

$$\text{FL}(p_t)=-{\alpha }_t\cdot (1-p_t{)}^{\gamma }\cdot \text{log}(p_t)$$

• 归一化系数：

  匹配到ground-truth的anchor的数目

• 使用位置：

  Classification SubNetwork ==> 仅仅是分类任务的损失函数

• $p_t$ ：被分类正确的概率。$p_t$ 越大，loss被down-weight的程度越大
• $\gamma$ ：控制down-weight的程度
  • 实验中 $\gamma =2$ 最好
  • $\gamma =0$ 时，FL Loss = CE Loss

求导：
$$\frac{d\text{FL}}{dx}=y{\left(1-p_t\right)}^{\gamma }\left(\gamma p_t\log \left(p_t\right)+p_t-1\right)$$

Use Yourself

Data Analysis

数据分析能力是至关重要的：“做机器学习首先要是数据科学家”

面对一项任务，了解其数据的分布是至关重要的一环，这会建立起你对该任务面对的状况（尤其是困难）的直观的认识

良好的数据分布会给后续的操作带来良好的基础，在一些方面也具有优良的性质

Focal Loss就是数据分布上起作用的

[Feature Pyramid Network](#Feature Pyramid Network)

Feature Pyramid Network 其实是一种将语义信息和细节/位置信息结合的方式，处理了feature map结合时的size不符的问题，可以较好的结合不同scale的feature map的优点

Feature Pyramid Network 提取到的特征兼顾了多种分辨率和强语义信息，可以广泛地用于后续的处理（特征工程？）

Feature Pyramid Network 从更广义上来讲，其实是给出了一种信息聚合的结构，可以结合带有不同属性的同种信息

More Scale $\not= $ Better

详见 [Perform w.r.t depth/scale](#Perform w.r.t depth/scale)

一味地增加feature map的multi-scale并不是总能带来性能的提升

feature map的level的选取，也需要合理去选择

并不是拉过来一个feature map就能用！！！

Related Work

Two-Stage Method

Characteristic

• 精度高，速度慢

Input

• 分类器的输入为稀疏的候选目标集（sparse set of candidate object locations）

Sampling Fashion

• stage-1 ==> proposal stage

  生成稀疏的候选目标集（sparse set of candidate object locations）

  滤除绝大部分的 background samples

• stage-2 ==> classification stage

  使用分类器进行分类，最终结果为 foreground classes / background

  在这阶段会采用 sampling heuristics，老保持foreground和background的平衡

  • fixed foreground-to-background ratio (1: 3)
  • Hard Negative Mining ==> Online Hard Example Mining

One-Stage Method

Characteristic

• 速度高、精度略差

Input

• 对object的location、scale、ratio的 regular & dense 采样

  regular, dense sampling of object locations, scales, and aspect ratios

Sampling Fashion

对输入图片进行网格式的密集采样

fixed sample grid

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