YOLOF - You Only Look One-level Feature

个人理解

1、为什么和其他anchor-based方法相比，小目标检测的表现差？
可能有两个原因：

• Encoder模块中的Residual Blocks中的3x3依次使用dilation rates为2、4、6、8的卷积，尽管有shortcut的存在，但是仍然模型偏向于大目标，如果采用8、6、4、2是否能够缓解此问题？
• 定义正样本时，由于anchors少了，就算K近邻的方法对不同尺度的ground-truth平衡的匹配到了positive samples，但质量不同，大目标匹配的anchor iou更大，小目标匹配的anchor，iou会小一点，因此增加小目标的预测难度，作者没有给出不同尺度的目标匹配的positive samples的平均IOU大小的数据。

简介

在单阶段检测器中FPN之所以有效是因为其分而治之的策略，而不是多尺度特征的融合。从优化的角度来看，引入了替代方法来解决该问题，而不是采用复杂的特征金字塔，仅使用一层特征进行检测。
源码：https://github.com/megvii-model/YOLOF

主要贡献

FPN在单阶段和多阶段的目标检测器中已经成为一个基础模块，FPN之所以能如此受欢迎主要可能有两点：

• 1、多尺度特征融合：融合高分辨率和低分辨率的特征可以获得更强的表现
• 2、分而治之：在不同大小的特征图上预测不同大小的物体。

作者为了论证以上两点，设计了四种结构：

• 1、Multiple-in-Multiple-out (MiMo)
• 2、Single-in-Multiple-out (SiMo)
• 3、Multiple-in-Single-out (MiSo)
• 4、Single-in-Single-out (SiSo)

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从结果可知：没有特征融合的SiMo和原始的MiMo仅仅相差0.9 mAP，但是MiSo和SiSo的性能却大幅度下降。这个现象反应了两个事实：

• 1、C5 特征图上的上下文信息已经足够去检测不同尺度的目标，所以SiMo的性能没有大幅度下降
• 2、多尺度特征融合的重要性远远不如分而治之的重要性，多尺度特征融合在FPN的结构中可能不是必须的

更进一步的思考，分而治之才是目标检测问题的关键，通过目标的尺度，把复杂的问题拆分成若干子问题，简化了整个流程。

因此，作者提出了YOLOF，仅仅使用下采样32倍的C5特征图，使得SiSo的方法和MiMo的方法有相同的性能。主要贡献如下：

• 1、发现FPN最大的收益来自于分而治之而不是多尺度特征融合。
• 2、提出了YOLOF，新增了Dilated Encoder 和 Uniform Matching两个模块，使得SiSo的方法和MiMo的方法有相同的性能。
• 3、大量的对比试验，和RetinaNet、DETR、YOLOv4有相当的性能，但是比它们都快。

方法

作者发现造成SiSo的方法和MiMo的方法的性能差异主要有两个问题：

• 1、C5 特征图感受野的限制，导致检测器在目标的尺度存在巨大差异时，表现很差。
• 2、在单尺度特征图上正样本的不平衡的问题。

1、尺度范围限制

MiMo 和 SiMo 的方法，输出了不同尺度的感受野，从而解决了多尺度目标物体检测的问题 。但是在单尺度中，C5特征图仅仅只能覆盖受限制的尺度范围，结果就是部分尺度的目标检测表现非常差。为了在SiSo方法中检测所有物体，我们需要输出单尺度特征图中包含不同的感受野。
最开始，我们通过叠加标准卷积和空洞卷积去扩大感受野，但是仍然无法覆盖所有的目标。然后，我们联合了原始尺度和扩大尺度的感受野，结果能够像多尺度感受野一样覆盖所有的目标。如下图所示，原始感受野是(a)，采用空洞卷积扩大后是(b)，联合后是（c）。

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基于以上提到的，我们提出了Dilated Encoder，主要由两部分组成：

• 1、Projector： 1x1卷积减少通道，3x3卷积恢复语义信息。
• 2、Residual Blocks： 其中的3x3卷积使用不同的dilation rates。

结构图如下：

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2、正样本的不平衡

在目标检测中，如何定义正样本是一个非常重要的问题。在anchor-based的目标检测方法中，定义正负样本的策略主要是通过anchors和ground-truth的IOU。在MiMo方法中，anchors会被密集的预先放置在不同尺度的特征图上，将不同尺度的ground-truth分配到不同尺度的特征图上，然后通过anchors和ground-truth的IOU进行定义，可以得到足够的正样本。但是在SiSo的方法中，anchors的数量由100K减少为5K，anchors变得非常的稀疏。在使用Max-IoU进行正负样本定义时，大尺度的ground-truth会比小尺度的ground-truth分配到更多的正样本，造成了不平衡的问题。会使得检测器关注大目标而忽略了小目标。不同正负样本定义的比较如下图：

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作者提出了平衡匹配的方法，k近邻。同时忽略和ground truth IOU大于0.7的负样本，忽略IOU小于0.15的正样本。

3、YOLOF的结构

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定义YOLOF由三部分组成：

• 1、Backbone：ResNet和ResNeXt系列，C5特征图下采样32倍有2048个通道。所有的BN层均冻结。
• 2、Encoder：1x1卷积，将通道减少为512，再接3x3卷积，然后接4个Residual Blocks，其中的3x3卷积使用不同的dilation rates。
• 3、Decoder：借鉴了RetinaNet的结构，由classification head 和 regression head构成，有两个小改动。
  • (1)、借鉴了DETR的FFN，classification head 和 regression head有不同数量的卷积层，分别为2个和4个。
  • (2)、借鉴Autoassign，在regression head上添加了objectness预测（没有直接的监督信号）

实验

对比试验

1、对比RetinaNet

总结：速度快2.5倍但是小目标检测不如RetinaNet，大目标检测好。

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2、对比DETR

总结：速度快7倍但是大目标检测不如DETR，可能是DETR可以利用全局特征。

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3、对比YOLOv4

总结：速度快13%但是小目标检测不如YOLOv4，大目标远远高于YOLOv4。

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消融实验

1、Dilated Encoder 和 Uniform Matching 有效性

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2、ResBlock的数量

在SiSo中设置ResBlock的数量的影响

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3、不同 dilations rates 的设置

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4、是否添加shortcut

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5、k近邻中k的取值

k的取值在大于1后就比较鲁棒

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5、定义正负样本的方法比较

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错误分析

和DETR进行对比，分析错误：

• 1、localization错误更少，可能是和回归的机制相关，DETR是anchor-free的方法，并且是利用了全局的特征。

• 2、missing更高，YOLOF基于anchor-based，recall不如DETR。

  
  
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更多的实验细节

这里不再赘述，参考论文。