浅谈Anchor-Free发展历程

1.早期探索：
DenseBox: https://arxiv.org/abs/1509.04874
YOLO: https://arxiv.org/abs/1506.02640
2.基于关键点：
CornerNet: https://arxiv.org/abs/1808.01244
ExtremeNet: https://arxiv.org/abs/1901.08043
3.密集预测:
FSAF: https://arxiv.org/abs/1903.00621
FCOS: https://arxiv.org/abs/1904.01355
FoveaBox: https://arxiv.org/abs/1904.03797v1

DenseBox:

如图所示，单个FCN同时产生多个预测bbox和置信分数的输出。测试时，整个系统将图片作为输入，输出5个通道的feature map。每个pixel的输出feature map得到5维的向量，包括一个置信分数和bbox边界到该pixel距离的4个值。最后输出feature map的每个pixel转化为带分数的bbox，然后经过NMS后处理。
除了nms之外，检测系统的所有组成部分都构建在FCN之中。

训练过程：

上图是本文的网络结构图。红色部分表示存在学习参数。前12个conv层的网络参数由VGG19模型参数直接初始化，conv4_4的输出作为后续四个1*1卷积层的输入，前两个输出的是通道1的特征图，用于分类预测，后两个利用通道4的特征图来预测bounding box的相对位置。这种有两个输出分支的结构和Fast R-CNN很相似，在第一个输出端口定义分类损失函数，在第二个定义bounding-box回归损失函数，这样就可定义完整的损失函数。

Refine with Landmark Localization：


在FCN结构中添加少量层能够实现landmark localization，然后通过融合landmark heatmaps和score map可以进一步提升检测结果。

贡献：
1.证明单个FCN可以检测出遮挡严重、不同尺度的目标。
2.通过多任务引入landmark localization，能进一步提升性能。

YOLOv1:

YOLO将目标检测作为一个空间分离的边界框和相关的类概率的回归问题。可以直接从整张图片预测出边界框和分类分数。

YOLO将输入图片分成SXS个网格，如果某个目标的中心点落到其中一个格点，那么该格点就负责该目标的检测。每个格点预测出B个bbox和每个bbox的置信分数。
置信分数计算公式：

其中如果有 object 落在一个 grid cell 里，第一项取 1，否则取 0。 第二项是预测的 bounding box 和实际的 groundtruth 之间的 IoU 值。
每个 bounding box 要预测 (x, y, w, h) 和 confidence 共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为 C 类。则 SxS个 网格，每个网格要预测 B 个 bounding box 还要预测 C 个 categories。输出就是 S x S x (5*B+C) 的一个 tensor。

DenseBox和YOLO的区别：

1.DenseBox最初应用于人脸检测，相当于只有两类，而YOLO是通用检测，通常大于两类。
2.DenseBox是密集预测，对每个pixel进行预测，而YOLO先将图片进行网格化，对每个grid cell进行预测，所以前者更适合于小目标，后者更适合于大目标。
3.DenseBox的gt通过bbox中心圆形区域确定的，而YOLO的gt由bbox中心点落入的grid cell确定的。

CornerNet:

1、输入一张图像，经过backbone网络（Hourglass network）后，得到feature map。
2、将feature map同时输入到两个branch，分别用于预测Top-Left Corners和Bottom-right Corners。
3、两个branch都会先经过一个叫Corner Pooling的网络，最后输出三个结果，分别是Heatmaps、Embeddings、Offsets。
4、根据Heatmaps能够得到物体的左上角点和右下角点，根据Offsets对左上角和右下角点位置进行更加精细的微调，根据Embeddings可以将同一个物体的左上角和右下角点进行匹配。得到到最终的目标框。

1：怎么检测这个两个点？生成keypoint的heatmap，heatmap中响应值最大的位置就是点的位置。
2：怎么知道这两个点所组成的框包含物体的类别？每个heatmaps集合的形式都是CxHxW,其中C代表的是检测目标的类别数，H和W则代表的heatmap的分辨率，Corner响应值最大所在的channel即对应了物体的类别。
3：当图像中有多个物体时，怎么知道哪些点可以组成框？（哪些左上角的点和哪些右下角的点能够组成有效的框）生成embedding向量，用向量的距离衡量两个Corner是否可以组成对。
4：Loss是什么形式？loss总共分了三个部分，一部分是用于定位keypoint点的detecting loss，一个是用于精确定位的offset loss，一个是用于对Corner点进行配对的grouping loss。
5：网络结构是怎么样的？使用Hourglass作为backbone，使用Corner Pooling构造了prediction module，用来得到最终的结果。
6：有没有什么比较新奇的东西？提出的Corner Pooling，第一次使用检测点的方法检测物体。

贡献:
1.通过检测bbox的一对角点来检测出目标。
2.提出corner pooling，来更好的定位bbox的角点。

上图是top-left corner的 Corner Pooling过程。在水平方向，从最右端开始往最左端遍历，每个位置的值都变成从最右到当前位置为止，出现的最大的值。同理，bottom-right corner的Corner Pooling则是最左端开始往最右端遍历。同样的，在垂直方向上，也是这样同样的Pooling的方式。
以左上角点为例，当我们决定此点是否个corner点的时候，往往会沿着水平的方向向右看，看看是否与物体有相切，还会沿着垂直方向向下看，看看是否与物体相切。简而言之，其实corner点是物体上边缘点和坐边缘点的集合，因此在pooling的时候通过Corner Pooling的方式能够一定程度上体现出当前点出发的射线是否与物体相交。

ExtremeNet:

作者使用了最佳的关键点估计框架，通过对每个目标类预测4个多峰值的heatmaps来寻找极值点。另外，作者使用每个类center heatmap来预测目标中心。仅通过基于几何的方法来对极值点分组，如果4个极值点的几何中点在center map上对应的分数高于阈值，则这4个极值点分为一组。
​offset的预测是类别无关的，而极值点的预测是类别相关的。对每种极值点heatmap，不包含center map，预测2张offset map（分别对应XY轴方向）。网络的输出是5xC heatmaps和4x2offset maps，C是类别数。
分组算法的输入是每个类的5个heatmaps，一个center heatmap和4个extreme heatmaps，通过检测所有的峰值来提取出5个heatmaps的关键点。给出4个极值点，计算几何中心，如果几何中心在center map上对应高响应，那么这4个极值点为有效检测。作者使用暴力枚举的方式来得到所有有效的4个关键点。
贡献：
1.将关键点定义为极值点。
2.根据几何结构对关键点进行分组。

CornerNet和ExtremeNet的区别：

1.CornerNet通过预测角点来检测目标的，而ExtremeNet通过预测极值点和中心点来检测目标的。

2.CornerNet通过角点embedding之间的距离来判断是否为同一组关键点，而ExtremeNet通过暴力枚举极值点、经过中心点判断4个极值点是否为一组。

FSAF:

让每个实例选择最好的特征层来优化网络，因此不需要anchor来限制特征的选择。

一个anchor-free的分支在每个特征金字塔层构建，独立于anchor-based的分支。和anchor-based分支相似，anchor-free分支由分类子网络和回归子网络。一个实例能够被安排到任意层的anchor-free分支。训练期间，基于实例的信息而不是实例box的尺寸来动态地为每个实例选择最合适的特征层。选择的特征层学会检测安排的实例。推理阶段，FSAF模块和anchor-based分支独立或者联合运行。

在RetinaNet的基础上，FSAF模块引入了2个额外的卷积层，这两个卷积层各自负责anchor-free分支的分类和回归预测。具体的，在分类子网络中，feature map后面跟着K个3x3的卷积层和sigmoid，在回归子网络中，feature map后面跟着4个3x3的卷积层和ReLU。

gt:

Online Feature Selection：

实例输入到特征金字塔的所有层，然后求得所有anchor-free分支focal loss和IoU loss的和，选择loss和最小的特征层来学习实例。训练时，特征根据安排的实例进行更新。推理时，不需要进行特征更新，因为最合适的特征金字塔层自然地输出高置信分数。

FCOS:

和语义分割相同，检测器直接将位置作为训练样本而不是anchor。具体的，如果某个位置落入了任何gt中，那么该位置就被认为是正样本，并且类别为该gt的类别。基于anchor的检测器，根据不同尺寸安排anchor到不同的特征层，而FCOS直接限制边界框回归的范围(即每个feature map负责一定尺度的回归框)。

Center-ness：

为了剔除远离目标中心的低质量预测bbox，作者提出了添加center-ness分支，和分类分支并行。

优点：
1.将检测和其他使用FCN的任务统一起来，容易重用这些任务的思想。
2.proposal free和anchor free，减少了超参的设计。
3.不使用trick，达到了单阶段检测的最佳性能。
4.经过小的修改，可以立即拓展到其他视觉任务上。

FoveaBox:

人类眼睛的中央凹：视野(物体)的中心具有最高的视觉敏锐度。FoveaBox联合预测对象中心区域可能存在的位置以及每个有效位置的边界框。由于特征金字塔的特征表示，不同尺度的目标可以从多个特征层中检测到。

FoveaBox添加了2个子网络，一个子网络预测分类，另一个子网络预测bbox。

Object Fovea：

目标的中央凹如上图所示。目标中央凹只编码目标对象存在的概率。为了确定位置，模型要预测每个潜在实例的边界框。

FSAF、FCOS、FoveaBox的异同点：

1.都利用FPN来进行多尺度目标检测。
2.都将分类和回归解耦成2个子网络来处理。
3.都是通过密集预测进行分类和回归的。
4.FSAF和FCOS的回归预测的是到4个边界的距离，而FoveaBox的回归预测的是一个坐标转换。
5.FSAF通过在线特征选择的方式，选择更加合适的特征来提升性能，FCOS通过center-ness分支剔除掉低质量bbox来提升性能，FoveaBox通过只预测目标中心区域来提升性能。

总结：
1.各种方法的关键在于gt如何定义
2.主要是基于关键点检测的方法和密集预测的方法来做Anchor-Free
3.本质上是将基于anchor转换成了基于point/region