CVPR 2018 | 旷视科技物体检测冠军论文——大型Mini-Batch检测器MegDet

全球计算机视觉顶会 CVPR 2018 （Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）将于6月18日至22日在美国盐湖城举行。作为大会钻石赞助商，旷视科技研究院也将在孙剑博士的带领下重磅出席此次盛会。而在盛会召开之前，旷视将针对 CVPR 2018 收录论文集中进行系列解读。

论文名称：MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector

论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.07240

目录

• 导语
• 设计思想
• 方法
• 实验
• 结论
• 参考文献

导语

深度学习时代，计算机视觉领域的基石之一物体检测技术获得一次飞跃式发展，新模型新方法不断涌现。本文从 mini-batch 角度为加速深度神经网络的训练提供了一种新型检测 MegDet，通过把 mini-batch 扩大至 256，从而可以充分利用 128 块 GPU 并大大缩短了训练时间。从技术上讲，warmup 学习率策略和 Cross-GPU 批归一化（CGBN）共同保证了大型 mini-batch 检测器 MegDet 的成功训练，并且时间更短(从 33 小时缩至 4 小时)精度更高。这意味着 MegDet 从精度和速度两个核心维度优化了物体检测技术，为该技术的落地及其他计算机视觉的应用甚至安防、新零售和无人驾驶等领域的发展进一步铺平了道路。

设计思想

R-CNN 之后，Fast/Faster R-CNN，Mask R-CNN， RetinaNet 等一系列新模型层出不穷，这些基于 CNN 的方法在物体检测领域进展巨大，仅仅两年内，COCO AP 由 19.7（Fast R-CNN）拔升至 39.1（RetinaNet），上述进步的背后，是更优的基础网络，更好的检测架构，更佳的 loss design 以及不断改进的池化方法。

CNN 图像分类模型的一个新近趋势是通过大型 mini-batch 大幅缩减训练时间。比如，通过大小分别为 8192 或 16000 的 mini-batch，ResNet-50 可以 1 小时或 31 分钟完成训练，同时精度几乎不掉点。相反，CNN 图像检测模型的 mini-batch 普遍很小，比如 2-16，而一般分类模型的 mini-batch 大小通常为 256。针对这一问题，本文给出一个技术方案，使得大型 mini-batch 同样适用于检测模型。

小型 mini-batch 有何问题？简单说，有三点：首先，训练极其费时；其次，通过小型 mini-batch 训练无法精确统计批归一化（BN）；最后，小型 mini-batch 中正、负实例的数量更易失衡。

图 2：带有正负 proposal 的实例图像。(a-b) 两个实例的比率不平衡；(c-d)两个实例比率平衡且中等。

 

如果简单地增大 mini-batch，又会面临哪些挑战？正如图像分类问题一样，主要困难在于大型 mini-batch 通常需要配置高学习率以保持精度。但是在物体检测中，高学习率很可能导致模型无法收敛；如果使用较低的学习率，获得的结果通常又较差。

为解决上述问题，本文提出了名为 MegDet 的解决方案：

首先，作者提出线形缩放的一种新解释，并在早期阶段借助“warmup”学习率策略逐渐提高学习率；接着，为解决精度和收敛问题，作者引入多 GPU 批归一化（Cross-GPU Batch Normalization/CGBN）以更好地统计 BN。CGBN 不仅会涨点精度，还会使训练更加稳定，从而可以安全无虑地享用业界强大的算力加持，这很有意义。

图 1：当 mini-batch 大小分别为 16（8 GPUs）和 256（128 GPUs）时，COCO 数据集上训练的同一 FPN 物体检测器的验证集精度。大型 mini-batch 检测器更为精确，训练速度也快了近一个数量级。

 

MegDet 通过 128 块 GPU 可在 4 小时内完成 COCO 训练，甚至精度更高；相比之下，小型 mini-batch 需要 33 小时完成训练，并且精度更低。这意味着可以把创新周期几乎缩短一个数量级，甚至性能更优。基于 MegDet，旷视夺得 COCO 2017 物体检测挑战赛第一名。

方法

MegDet 作为一个大型 mini-batch 检测器既可以更短时间完成训练，又可实现精度涨点，本节将介绍其方法原理。

由于小型 mini-batch 存在若干问题，而简单增大 mini-batch 必须处理精度与收敛之间的权衡，为此作者引入了针对大型 mini-batch 的学习率策略（warmup）。虽然这在一定程度上优化了收敛，但是对于较大的 mini-batch 比如 128 或者 256 来说，依然有所欠缺。接着作者引入 CGBN，它是大型 mini-batch 训练的关键所在。

CGBN

批归一化是一项训练深度卷积神经网络的重要技术，本文试图将其应用于物体检测。值得一提的是，分类网络的输入图像通常是 224 × 224 或者 299 × 299，一块内存 12G 的 NVIDIA TITAN Xp GPU 足以处理 32 张以上这样的图片。由此，可在每个设备上单独计算 BN。但是对于物体检测来说，检测器需要处理不同尺寸的物体，因此需要输入较高分辨率的图像，并在多块 GPU 执行批归一化以从更多样本中搜集足够的统计信息。

跨 GPU 执行批归一化需要计算所有设备的汇总均值/方差统计信息。绝大多数现有深度学习框架使用 cuDNN 中的 BN 实现，但是只提供高级 API 而无法修改内部统计信息。因此需要初级数学表达式来执行 BN，并通过 AllReduce 操作汇总统计信息。这些细粒度表达式通常显著增加运行时间的开销，而 AllReduce 操作在大多数框架中是缺失的。CGBN 实现如图 3 所示：

图 3：CGBN 实现。椭圆表示设备之间的同步，圆角框表示多个设备的并行计算。

 

实验

这次实验使用的数据集是 COCO Detection，它分为训练集，验证集和测试集，涵盖 80 个类别和超过 250000 张图像。Backbone 是在 ImageNet 上完成预训练的 ResNet-50；检测框架是特征金字塔网络（FPN）。训练集图像数量超过 118000 张，验证集为 5000 张图像，SGD optimizer momentum 为 0.9，weight decay 为 0.0001，mini-batch 16 的基础学习率是 0.02。实验的主要结果如表 3 所示：

表 3：不同 mini-batch、BN 大小、GPU 数量和训练策略的训练对比。

 

除此之外，本文还有以下发现。首先，在 mini-batch 增加的过程中，精度几乎保持在同一水平，这持续优于基线（16-base）。同时，较大的 mini-batch 通常会缩短训练周期。第二，BN 的最佳大小是 32。如果图像太少，比如 2，4，8，BN 统计信息会非常不准确，从而导致更差的性能。然而，如果把大小增加至 64，精度会掉点。这证明了图像分类与物体检测之间的不匹配。

 

图 4：16-batch 和 256-batch 的验证集精度，使用长期训练策略。两个检测器的 BN 大小相同。垂直的虚线表示学习率衰减的时刻。

第三，如表 3 最后一部分所示，本文调查了长期训练策略。较长的训练时间会带来精度的轻微涨点。最后，如图 4 所示，256-batch 在早期阶段的 epochs 中表现欠佳，但是在最后阶段反超了 16-batch（第二次学习率衰减之后）。这一情况大不同于图像分类，其中精度曲线和收敛分值在不同大小的 mini-batch 设置中非常接近。

 

结论

本文提出了一种大型 mini-batch 检测器 MegDet，可在更短时间内实现更高精度。这项工作意义重大，极大地缩短了研究周期。借助 MegDet，旷视科技摘取了 COCO 2017 检测挑战赛的桂冠，一些细节如下：

 

图 5：MegDet 在 COCO 数据集上的示例。

 

表 4：（增强的）MegDet 在 COCO test-dev 上的结果。

 

本文的技术贡献主要有 4 个方面：

• 基于保持相等损失方差的假设，本文在物体检测的语境中为线性缩放规则提出一种新解释。
• 本文实现首次在物体检测框架中训练 BN；实验证明 CGBN 不仅有助于精度的涨点，还会使训练更易收敛，尤其是对于大型 mini-batch 来讲。
• 本文首次（基于 ResNet-50）使用 128 块 GPU 在 4 小时内完成 COCO 训练，并实现更高精度。
• MegDet 作为 backbone 在 COCO 2017 物体检测夺冠中发挥了关键作用。

参考文献

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• P. Goyal, P. Dolla ́r, R. Girshick, P. Noordhuis, L. Wesolowski, A. Kyrola, A. Tulloch, Y. Jia, and K. He. Accurate, large minibatch SGD: Training ImageNet in 1 hour. arXiv preprint arXiv:1706.02677, 2017.
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• K. He, G. Gkioxari, P. Dollar, and R. Girshick. Mask R-CNN. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Oct 2017.
• T.-Y. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, and P. Dollar. Focal loss for dense object detection. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Oct 2017.