FPN(feature pyramid networks)算法详解

转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275

这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享。

论文:feature pyramid networks for object detection
论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144

论文概述:

作者提出的多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks)。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。
代码的话应该过段时间就会开源。

论文详解:

下图FIg1展示了4种利用特征的形式:
(a)图像金字塔,即将图像做成不同的scale,然后不同scale的图像生成对应的不同scale的特征。这种方法的缺点在于增加了时间成本。有些算法会在测试时候采用图像金字塔。
(b)像SPP net,Fast RCNN,Faster RCNN是采用这种方式,即仅采用网络最后一层的特征。
(c)像SSD(Single Shot Detector)采用这种多尺度特征融合的方式,没有上采样过程,即从网络不同层抽取不同尺度的特征做预测,这种方式不会增加额外的计算量。作者认为SSD算法中没有用到足够低层的特征(在SSD中,最低层的特征是VGG网络的conv4_3),而在作者看来足够低层的特征对于检测小物体是很有帮助的。
(d)本文作者是采用这种方式,顶层特征通过上采样和低层特征做融合,而且每层都是独立预测的。

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如下图Fig2。上面一个带有skip connection的网络结构在预测的时候是在finest level(自顶向下的最后一层)进行的,简单讲就是经过多次上采样并融合特征到最后一步,拿最后一步生成的特征做预测。而下面一个网络结构和上面的类似,区别在于预测是在每一层中独立进行的。后面有这两种结构的实验结果对比,非常有意思,因为之前只见过使用第一种特征融合的方式。

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作者的主网络采用ResNet。
作者的算法大致结构如下Fig3:一个自底向上的线路,一个自顶向下的线路,横向连接(lateral connection)。图中放大的区域就是横向连接,这里1*1的卷积核的主要作用是减少卷积核的个数,也就是减少了feature map的个数,并不改变feature map的尺寸大小。

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自底向上其实就是网络的前向过程。在前向过程中,feature map的大小在经过某些层后会改变,而在经过其他一些层的时候不会改变,作者将不改变feature map大小的层归为一个stage,因此每次抽取的特征都是每个stage的最后一个层输出,这样就能构成特征金字塔。
自顶向下的过程采用上采样(upsampling)进行,而横向连接则是将上采样的结果和自底向上生成的相同大小的feature map进行融合(merge)。在融合之后还会再采用3*3的卷积核对每个融合结果进行卷积,目的是消除上采样的混叠效应(aliasing effect)。并假设生成的feature map结果是P2,P3,P4,P5,和原来自底向上的卷积结果C2,C3,C4,C5一一对应。

贴一个ResNet的结构图:这里作者采用Conv2,CONV3,CONV4和CONV5的输出。因此类似Conv2就可以看做一个stage。

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作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal,原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入,简单讲就是只用这一个尺度的feature map。但是现在要将FPN嵌在RPN网络中,生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。在每一个scale层,都定义了不同大小的anchor,对于P2,P3,P4,P5,P6这些层,定义anchor的大小为32^2,64^2,128^2,256^2,512^2,另外每个scale层都有3个长宽对比度:1:2,1:1,2:1。所以整个特征金字塔有15种anchor。

正负样本的界定和Faster RCNN差不多:如果某个anchor和一个给定的ground truth有最高的IOU或者和任意一个Ground truth的IOU都大于0.7,则是正样本。如果一个anchor和任意一个ground truth的IOU都小于0.3,则为负样本。

看看加入FPN的RPN网络的有效性,如下表Table1。网络这些结果都是基于ResNet-50。评价标准采用AR,AR表示Average Recall,AR右上角的100表示每张图像有100个anchor,AR的右下角s,m,l表示COCO数据集中object的大小分别是小,中,大。feature列的大括号{}表示每层独立预测。

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从(a)(b)(c)的对比可以看出FRN的作用确实很明显。另外(a)和(b)的对比可以看出高层特征并非比低一层的特征有效。
(d)表示只有横向连接,而没有自顶向下的过程,也就是仅仅对自底向上(bottom-up)的每一层结果做一个1*1的横向连接和3*3的卷积得到最终的结果,有点像Fig1的(b)从feature列可以看出预测还是分层独立的。作者推测(d)的结果并不好的原因在于在自底向上的不同层之间的semantic gaps比较大。
(e)表示有自顶向下的过程,但是没有横向连接,即向下过程没有融合原来的特征。这样效果也不好的原因在于目标的location特征在经过多次降采样和上采样过程后变得更加不准确。
(f)采用finest level层做预测(参考Fig2的上面那个结构),即经过多次特征上采样和融合到最后一步生成的特征用于预测,主要是证明金字塔分层独立预测的表达能力。显然finest level的效果不如FPN好,原因在于PRN网络是一个窗口大小固定的滑动窗口检测器,因此在金字塔的不同层滑动可以增加其对尺度变化的鲁棒性。另外(f)有更多的anchor,说明增加anchor的数量并不能有效提高准确率。

另一方面将FPN用于Fast R-CNN的检测部分。除了(a)以外,分类层和卷积层之前添加了2个1024维的全连接层。细节地方可以等代码出来后再研究。
实验结果如下表Table2,这里是测试Fast R-CNN的检测效果,所以proposal是固定的(采用Table1(c)的做法)。与Table1的比较类似,(a)(b)(c)的对比证明在基于区域的目标卷积问题中,特征金字塔比单尺度特征更有效。(c)(f)的差距很小,作者认为原因是ROI pooling对于region的尺度并不敏感。因此并不能一概认为(f)这种特征融合的方式不好,博主个人认为要针对具体问题来看待,像上面在RPN网络中,可能(f)这种方式不大好,但是在Fast RCNN中就没那么明显。

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同理,将FPN用于Faster RCNN的实验结果如下表Table3。

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下表Table4是和近几年在COCO比赛上排名靠前的算法的对比。注意到本文算法在小物体检测上的提升是比较明显的。

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另外作者强调这些实验并没有采用其他的提升方法(比如增加数据集,迭代回归,hard negative mining),因此能达到这样的结果实属不易。

总结

作者提出的FPN(Feature Pyramid Network)算法同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息,通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的,这和常规的特征融合方式不同。
期待代码


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