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ECCV2020论文《Dive Deeper Into Box for Object Detection》解读

更新时间:2020年09月14日14时59分 来源:传智播客 浏览次数:

1 前言

该文章编辑团队来自香港中文大学、Tencent优图、思谋科技等,收录于ECCV2020.现阶段,无锚框的目标检测方法称为流行,该论文提出了深度分析box来提升检测性能的方法。

在目标检测领域,虽然无锚框的取得成功,但仍存在一些问题。比如,检测框框的中心点并不是目标的中心点,如下图所示:

ECCV2020-01

而且中心点会出现漂移。

ECCV2020-02

为了解决这些问题,文章提出了一种边框重组的方法,通过对中心点box的回归过程,考虑语义一致性得到检测结果。

2 网络架构

在该论文中,基于FCOS构建了DDBNet,如下图所示:

ECCV2020-03

D&R模块通过将预测的框划分为边界进行训练来重组预测框,该边界在回归分支后面进行连接。在训练阶段,一旦边界框预测在每个像素处回归,D&R模块会将每个边界框分解为四个方向边界。然后,根据它们与ground truth的实际边界偏差对同类边界进行排序。因此,通过重新组合排位边界,可以希望得到更准确的box框预测,然后利用IoU loss对其进行优化。

D&R模块由四个步骤组成,如下图所示:

ECCV2020-04

2.1 分解

将一个预测的box划分为四个边界的置信度。然后将四种边界分为四组,分别是:

left = {l0,l1,...,ln},right = {r0,r1,...,rn},bottom = {b0,b1,..., bn},top = {t0,t1,...,tn}。

2.2 排序

考虑到IoU损失的约束,有利于具有较小并集和较大交集区域的预测框,最佳框预测的IoU损失预计最低。因此,在第二步中可以直接遍历所有边界后进行重新排列以获得最优的框,然而,以这种方式,计算复杂度非常高。为了避免这种暴力方法带来的繁重计算,本文采用了一种简单有效的排序策略。对于目标实例的每个边界集,计算到目标边界集合的偏差。然后,将每个集合中的边界按相应的偏差排序,因此,靠近ground truth的边界比远处的边界具有更高的等级。编辑发现这种排序策略效果很好,并且排序噪声不会影响网络训练的稳定性

2.3 重组

将具有相同等级的四个集合的边界重新组合为新框。然后,将分解后的边界集合和目标边界集合之间的IoU看作为四个边界的重组置信度。重组边界的置信度表示为形状为N×4的矩阵。

2.4 分配得分

现在得到了原始边界和重组后的边界两组边界得分。每个边界的最终置信度是使用两组边界得分中的较高得分来分配的,而不是完全使用其中一组。如果重新组合后的低位框包含的边界离ground truth很远,这会导致重组后四个边界的置信度远低于其原始边界,这些严重漂移的置信度分数会导致训练阶段的梯度反向传播不稳定,因此选择得分较高的一组

3 模型训练

网络整体的损失函数是:

ECCV2020-05

其中分类损失使用的是Focal Loss,另外两部分分别是边框回归损失和语义一致性损失

3.1 边框回归损失

为了进行可靠的网络训练,在基于ground truth和最优box以及相应的更好边界得分估算的IoU损失的监督下来优化每个边界。边框回归损失包括两个部分:

ECCV2020-06

分别是重组框和原始框与标签之间的交并比IOU分数,选择每个边界的梯度以更新网络。

3.2 语义一致性损失

在根据语义一致性自主确定像素的标签后,网络在学习过程中考虑了每个正向像素的内在重要性,类似于FCOS中的中心度得分。因此,DDBNet网络能够强调一个实例中更重要的部分,学习起来更加有效。具体地,将每个像素的内在重要性定义为预测框与ground truth之间的IoU。然后,在内在重要性的监督下,将估计每个像素语义一致性的额外分支添加到网络中。语义一致性的损失表示为:

ECCV2020-07

4 实验

该论文编辑在COCO数据集上进行了实验。

4.1 对比实验

与RCNN系列、yolo系列、ssd等都做了对比实验,本文的结构优于其他模型。

ECCV2020-08

4.2 消融实验

编辑将D&R 模块和语义一致性进行了实验,结果表明加入后效果较好。

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4.3 检测效果

红色框表示真实值。绿色框表示预测结果,有较高的IOU。黑色框也是预测结果,但IOU值较小。

ECCV2020-10



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