DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising阅读笔记

(一) Title

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.01305
代码地址:https://github.com/IDEA-opensource/DN-DETR
官方解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/478079763

(二) Summary

研究背景:
DETR(DEtection Tranformer)存在着slow convergence的问题.
本文方法:
本文分析DETR-like方法收敛速度较慢的原因在于bipartite graph matching会使得训练前期优化目标不一致,从训练方法上出发,提出了一种新奇的denoising training方法,具体的做法是将带有噪声的ground-truth bounding boxes送入到Transformer decoder中,使其重构出original boxes(这里指的应该是真实框)
实验结果:
本文方法能够很简便地应用到DETR-like的方法中,相同设置下DN-DETR取得了1.9AP的提升(训练12个epoch到了43.4,训练50个epoch到了48.6),并且收敛速度有了提升。此外,本文提出了衡量bipartite matching稳定程度的评价指标。

(三) Problem Statement

DETR存在着收敛慢的问题,现在大多数的研究工作

• 在对模型架构的调整,比如说使用encoder-only DETR,通过引入ROI-based dynamic decoder来使得decoder关注感兴趣的区域,在query中结合空间的位置信息.
• 目前很少有工作集中在bipartite graph matching上(这个是导致前期收敛慢的一个原因,从表现上来看就是对于不同epoch中的同一张图片,query总是跟不同的objects对应,这个进行深入思考绝对能发现存在着这个问题),对训练方式进行调整。

为了解决上面的所提到的问题,本文首先基于DAB-DETR,在query中引入4D的anchor boxes,也就是除了DAB-DETR中提到了learnable anchor queries,还引入了带有噪声的真实边界框用作queries,记作noised queries,这两种queries具有相同的表现形式$(x,y,w,h)$,能够同时输入到Transformer Decoder中.

关于本文方法在其他DETR-like方法中的做法为: anchor DETR中仅支持2D的anchor points,则在anchor points上进行denoising训练;对于普通的DETR,则是直接将4D的anchor boxes映射到同learnable queries相同的隐状态空间上。

(四) Methods

为什么Denoising Training能够加速DETR的训练？

• 本文将DETR-like模型的训练过程看成两个阶段,learning “good anchors” 以及learning relative offsets.并且指出使用匈牙利匹配很容易造成影响offset,为了更好地帮助offsets学习,本文将noise gt boxes看成是"good anchor",不通过匈牙利匹配,用来帮助Decoder更好地学习offsets训练.
• 为了定量地衡量bipartite matching不稳定,本文提出了一个metric,对于一张训练图像,将每$i$个epoch预测的目标记作${\mathbf{O}}^{\mathbf{i}}=\left\{O_0^i,O_1^i,\dots ,O_{N-1}^i\right\}$,预测的目标数为$N$,接着真实框的数量为$\mathbf{T}=\left\{T_0,T_1,T_2,\dots ,T_{M-1}\right\}$,并且$M$表示真实框的数量,接着计算index vector${\mathbf{V}}^{\mathbf{i}}=\left\{V_0^i,V_1^i,\dots ,V_{N-1}^i\right\}$来表示matching的结果:
  $$V_n^i=\{\begin{array}{ll}m,& \text{ if }{O}_n^i\text{ matches }{T}_m\\ -1,& \text{ if }{O}_n^i\text{ matches nothing }\end{array}$$
  并将${\mathbf{V}}^{\mathbf{i}}$和${\mathbf{V}}^{\mathbf{i}-1}$之间的差异,记作instability,计算方式如下所示:
  $$I{S}^i=\sum _{j=0}^{N}1\left(V_n^i\ne V_n^{i-1}\right)$$
  式中$1(\cdot )$表示示性函数,$1(x)=1$当x为True的时候为1,否则为0,在COCO2017 val数据集上对DETR,DAB-DETR以及DN-DETR进行可视化,结果如下所示:
  

DN-DETR模型

主要的区别在于:在DN-DETR中将decoder embeddings看成label embedding并且增加了一个indicator来区分denoising task和matching task.
主要的工作内容为:

• 将decoder queries记作$\mathbf{q}=\left\{q_0,q_1,\dots ,q_{N-1}\right\}$,对应解码器的输出为$\mathbf{o}=\left\{o_0,o_1,\dots ,o_{N-1}\right\}$,$F$表示经过Transformer编码器之后的refined image feature,$A$表示基于denoising task设计的attention mask,此时本文的方法可以形式化成:
  $$\mathbf{o}=D(\mathbf{q},\mathbf{Q},F\mid A)$$
  其中$D$表示Transformer decoder,从上面可以看出,decoder queries分成两部分,其中一部分是matching part,输入是learnable anchors,通过匈牙利匹配同真实边界框进行匹配,记作$\mathbf{q}=\left\{q_0,q_1,\dots ,q_{K-1}\right\}$。另一部分是denoising part,即noised ground-truth box-label pairs,记作$\mathbf{Q}=\left\{Q_0,Q_1,\dots ,Q_{L-1}\right\}$,通过attention mask来prevent leakage from the denoising part to the matching part.

详细的工作情况为：

• DAB-DETR介绍:将decoder query分成两部分:content part和positional part,使用4D的anchor boxes$(x,y,w,h)$来表示positional part,并且在堆叠Transformer Decoder的每一层中,预测anchor的位置偏移$(\Delta x,\Delta y,\Delta w,\Delta h)$,得到更新后的下一层的anchor boxes为$(x+\Delta x,y+\Delta y,w+\Delta w,h+\Delta h)$.本文仅将decoder embeddings看作label embedding。

• Denoising
  对GT objects增加噪声,包括bounding boxes以及class labels,并且使用multiple noised version for 每一个真实边界框.对于边界框,通过center shifting以及box scaling来增加噪声,设置两个超参数${\lambda }_1$和${\lambda }_2$.

• 随机生成的center shifting为$(\Delta x,\Delta y)$,保证$|\Delta x|<\frac{{\lambda }_{1}w}{2}$以及$|\Delta y|<\frac{{\lambda }_{1}h}{2}$,其中${\lambda }_1\in (0,1)$,此时生成的新的中心点不会在真实框的外边；
• box scaling的过程中设置了另一个超参数${\lambda }_2\in (0,1)$,对应的新的宽和高在$\left[\left(1-{\lambda }_2\right)w,\left(1+{\lambda }_2\right)w\right]$和$\left[\left(1-{\lambda }_2\right)h,\left(1+{\lambda }_2\right)h\right]$中进行随机采样
• label noising,采用random flip,将一些真实框对应的标签flip到其他的类别上,来帮助decorder构建起label同box之间的关联,使用超参数$\gamma$来控制标签翻转的比例。

在回归过程中边界框采用$l_1$损失以及GIOU损失,类别采用focal loss,跟DETR中的边界框回归损失相同,没有进行调整.

• Attention Mask
  这里的Attention Mask是本文的关键部分,这里首先将noised GT objects进行分组,每一组对所有GT目标的一个noised version,分组表示如下:
  $$q=\left\{g_0,g_1,\dots ,g_{p-1}\right\}$$
  其中$g_p$表示第$p$组denoising group,每一组都包含了$M$个queries,$M$为真实边界框的数量,因此:
  $${\mathbf{g}}_{\mathbf{p}}=\left\{q_0^p,q_1^p,\dots ,q_{M-1}^p\right\}$$
  $q_m^p$是将真实框$t_m$经过随机变换的得到的.
  这里引入Attention Mask是用来prevent information leakage,分别是:

• matching part may see the noised GT objects,并且easily预测GT objects.
• 另一个就是one noised version of a GT object 能够看到another vision,

这是由于learnable queries以及不同group的noised GT objects都要预测真实边界框,必须要让他们之间不可见,也就是增加了额外的GT样本来进行回归。

使用$\mathbf{A}={\left[{\mathbf{a}}_{ij}\right]}_{W\times W}$来表示attention mask,其中$W=P\times M+N$.$P$和$M$分别表示group数量以及真实边界框的数量,$N$表示matching 部分的queries数量,也就是$P\times M$表示denoising part,后面的$N$表示matching part.其中$a_{ij}=1$表示第$i$个query看不到第$j$个query,这个$\mathbf{A}$就是注意力矩阵,如下所示：
a i j = { 1 ,  if  j < P × M  and  ⌊ i M ⌋ ≠ ⌊ j M ⌋ 1 ,  if  j < P × M  and  i ≥ P × M 0 ,  otherwise  a_{i j}=\left\{\begin{array}{ll} 1, & \text { if } j

aij​=⎩⎨⎧​1,1,0,​ if j<P×M and ⌊Mi​⌋​=⌊Mj​⌋ if j<P×M and i≥P×M otherwise ​
需要注意的是这个$\mathbf{A}$的形状,假设P=3,M=2,N=4,则A矩阵如下所示：
$$\left[\begin{array}{ccccccccccc}& 0& 0& 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0\\ & 0& 0& 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 0& 0& 1& 1& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 0& 0& 1& 1& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0\\ & 1& 1& 1& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$$
$\mathbf{A}$矩阵不是对称矩阵,文中指出允许denoising part来see matching part,为什么这样做,也不是很明白。

Attention Mask的计算复杂度比较低.

• Label Embedding
  将decoder embedding(就是DAB-DETR中的tgt = torch.zeros(num_queries, bs, self.d_model, device=refpoint_embed.device))看成是label embedding,使得本文的算法能够同时支持box denoising以及label denoising。除了COCO中的80个类别之外,本文方法还考虑了一个unknown class embedding在matching part中在语义上同denoising part保持一致，同时使用示性函数来对denoising part和matching part进行区分(indicator值为1表示denoising part,否则的话为matching part)

(五) Experiments

5.1 实验设置

• 数据集
  COCO2017,结果基于COCO validation数据集
• 实现细节
  在DAB-DETR基础上对Denoising Training进行测试,并在其他的DETR-like模型上进行了测试。
  骨干网络基于ResNet-50(R50),ResNet-101(R101),以及对应的16倍分辨率扩展ResNet-50-DC5(DC5-R50)以及ResNet-101-DC5(DC5-R101)
  DAB-DETR采用6层Transformer 编码器以及6层Transformer解码器,隐状态维度为256
  Denoising Training的超参数设置为${\lambda }_1=0.4,{\lambda }_2=0.4,\gamma =0.2$
  骨干学习率设置为1e-5,50-epoch训练时在第40个epoch学习率下降10倍,12个epoch训练时,在第11个epoch学习率衰减10倍,使用AdamW优化器,权重衰减为1e-4,在8个A100上进行训练,batch size大小为16,denoising groups数为5.

5.2 实验结果

四种骨干网络下同其他算法的对比结果(DN方法采用同DAB-DETR相同的设置)

Denoising Traning能够提升性能
12epoch训练结果

在12epoch设置下能够加速收敛
使用ResNet50骨干网络下的最佳结果的比较

上图中DN-Deformable-DETR，是在Deformable DETR中使用了10组Denoising Training,并将其记作DN-Deformable-DETR,使用同Deformable DETR相同的设置,不过将其query设置成4D boxes,同DAB-DETR中相同,并设置了DAB-Defromable-DETR作为比较。
收敛速度上的表现

消融实验