Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决Yolov3两大问题，附源代码）
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作者丨Edison_G
來源丨計算機視覺研究院?
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf
源代碼：https://gitlab.com/irafm-ai/poly-yolo
YOLOv3改進版來了！與YOLOv3相比，Poly-YOLO的訓練參數(shù)只有其60％，但mAP卻提高了40％！并提出更輕量的Poly-YOLO Lite。
一、背景
目標檢測是一個過程，其中包含感興趣對象的所有重要區(qū)域都被限制而忽略背景。通常，目標以一個框為邊界，框用其左上角的空間坐標及其寬度和高度表示。這種方法的缺點是對于形狀復雜的物體，邊界框還包括背景，由于邊界框沒有緊緊包裹物體，背景會占據(jù)很大一部分區(qū)域。這種行為會降低應用在邊界框上的分類器的性能，或者可能無法滿足精確檢測的要求。為了避免這個問題，Faster R-CNN或RetinaNet等經(jīng)典檢測器被修改為Mask R-CNN或RetinaMask的版本。這些方法還可以推斷實例分割，即邊界框中的每個像素都被分類為對象/背景類。這些方法的局限性在于它們的計算速度，它們無法在非高層硬件上達到實時性能。
我們關(guān)注的問題是創(chuàng)建一個具有實例分割和中層顯卡實時處理能力的精確檢測器。
二、前言
Poly-Yolo實例分割案例
目標檢測模型可以分為兩組，兩級和一級檢測器。兩級檢測器將過程拆分如下。在第一階段，提出感興趣的區(qū)域（RoI），在隨后的階段，在這些候選的區(qū)域內(nèi)進行邊界框回歸和分類。一級檢測器一次預測邊界框及其類別。兩級檢測器在定位和分類精度方面通常更精確，但在處理方面比一級檢測器慢。這兩種類型都包含用于特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)和用于分類和回歸的頭部網(wǎng)絡(luò)。通常，主干是一些SOTA網(wǎng)絡(luò)，例如ResNet或ResNext，在ImageNet或OpenImages上進行了預訓練。盡管如此，一些方法 也從頭開始嘗試訓練。
今天分享的框架提出了性能更好的YOLOv3新版本，并擴展了名為Poly-YOLO。Poly-YOLO建立在YOLOv3的原始思想的基礎(chǔ)上，并消除了它的兩個弱點：標簽重寫和anchor分配不平衡。
Poly-YOLO使用stairstep上采樣通過hypercolumn技術(shù)聚合輕型SE-Darknet-53主干網(wǎng)中的特征來減少問題，并產(chǎn)生高分辨率的單尺度輸出。與YOLOv3相比：Poly-YOLO的可訓練參數(shù)只有60％，但mAP卻提高了40％。更少參數(shù)和更低輸出分辨率的Poly-YOLO ?Lite，具有與YOLOv3相同的精度，但體積小三倍，速度快兩倍，更適用于嵌入式設(shè)備。
今天主要就是說怎么解決Yolov3兩大問題。
左圖說明了輸入圖像上的 YOLO 網(wǎng)格，黃點表示檢測到的對象的中心。右圖說明了檢測結(jié)果。
第一個問題：標簽重寫
標簽重寫是指由于yolo特有的網(wǎng)格負責預測bbox的特點，可能會出現(xiàn)兩個物體分配給了同一個anchor，導致僅僅有一個物體被保留負責預測，另一個物體被當做背景忽略了。當輸入分辨率越小，物體越密集，物體的wh大小非常接近時候，標簽重寫現(xiàn)象比較嚴重。如上圖所示，紅色表示被重寫的bbox，可以看出27個物體有10個被重寫了。
具體來說，以416 *416大小的圖像為例，在圖像分辨率隨著卷積下降到13 * 13的特征圖大小時，這時候特征圖一個像素點的對應是32*32大小的圖像patch。而YOLOV3在訓練時候，如果出現(xiàn)相同兩個目標的中心位于同一個cell，且分配給同一個anchor，那么前面一個目標就會被后面目標重寫，也就是說兩個目標由于中心距離太近以至于在特征圖上將采樣成為同一個像素點的時候，這時候其中有個目標會被重寫而無法進行到訓練當中。
這種現(xiàn)象在coco數(shù)據(jù)上不明顯的原因是bbox分布比較均勻，不同大小物體會分配到不同預測層，標簽重寫概率比較低。但是在很多實際應用中，比如工業(yè)界的特定元件檢測時候，物體排布非常緊密，且大小幾乎一致，此時就可能會出現(xiàn)標簽重寫問題了，作者論文指出在Cityscapes數(shù)據(jù)上該現(xiàn)象也比較明顯。
第二個問題：Anchor分配不均衡
yolo系列采用kmean算法聚類得到特定要求的9個anchor，并且以每三個為一組，用于大輸出圖(檢測小物體)，中等輸出圖和小輸出圖層(檢測大物體)的默認anchor。可以看出不同大小的物體會被這三組anchor分配到不同預測層進行預測。
但是這種kmean算法得出的結(jié)果是有問題的，在實際項目中也發(fā)現(xiàn)了。前面說過大部分特定場景的目標檢測數(shù)據(jù)集，并不是和coco自然場景一樣，啥尺度都有，實際項目中大部分物體都是差不多大的，或者說僅僅有特定的幾種尺度，此時采用kmean這一套流程就會出現(xiàn)：幾乎一樣大的物體被強制分到不同層去預測，這個訓練方式對網(wǎng)絡(luò)來說非常奇怪，因為物體和物體之間wh可能就差了一點點，居然強制分層預測，這明顯不合理。本文作者生成的仿真數(shù)據(jù)其實也是這個特點。
作者指出,kmean這種設(shè)置，僅僅在：M ～ U(0, r)情況下采用合理的。其中r是輸入圖片分辨率，例如416。該式子的意思是物體的大小分布是滿足邊界為0到r的均勻分布，也就是說在416x416圖片上，各種大小尺度的bbox都會存在的情況下，kmean做法是合理的。但是可能大部分場景都是：M ～ N (0.5r, r),即均值為0.5r，標準差為r的物體分布，如果按照默認的kmean算法對anchor的計算策略，那么由于大部分物體都是中等尺寸物體，會出現(xiàn)其余兩個分支沒有得到很好訓練，或者說根本就沒有訓練，浪費網(wǎng)絡(luò)。
三、新框架及解決方法
對于標簽重寫問題，只能通過要么增加輸入圖片分辨率大小；要么增加輸出特征圖大小實現(xiàn)。本文的做法是增加輸出特征圖大小。
原始的yolov3，輸入大小是輸出特征圖的8/16和32倍，通過上述數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)標簽重寫比例蠻高的。而通過增加輸出特征圖大小后可以顯著降低重寫比例。
對于kmean聚類帶來的問題，有兩種解決辦法：
kmean聚類流程不變，但是要避免出現(xiàn)小物體被分配到小輸出特征圖上面訓練和大物體被分配到大輸出特征圖上面訓練問題，具體就是首先基于網(wǎng)絡(luò)輸出層感受野，定義三個大概范圍尺度，然后設(shè)置兩道閾值，強行將三個尺度離散化分開；然后對bbox進行單獨三次聚類，每次聚類都是在前面指定的范圍內(nèi)選擇特定的bbox進行，而不是作用于整個數(shù)據(jù)集。主要是保證kmean僅僅作用于特定bbox大小訪問內(nèi)即可，就可以避免上面問題了。但是缺點也非常明顯，如果物體大小都差不多，那么幾乎僅僅有一個輸出層有物體分配預測，其余兩個尺度在那里空跑，浪費資源。
就只有一個輸出層，所有物體都是在這個層預測即可。可以避免kmean聚類問題，但是為了防止標簽重寫，故把輸出分辨率調(diào)高，此時就完美了。作者實際上采用的是1/4尺度輸出，屬于高分辨率輸出，重寫概率很低。
根據(jù)上圖可以發(fā)現(xiàn)：
(1) 網(wǎng)絡(luò)方面，為了減少參數(shù)量，首先減少了通道數(shù)目，同時為了提高性能，引入了SE單元來加強特征
(2) 和yolov3的最大區(qū)別是輸出層是一個，但是也采用了多尺度融合方式
(3) neck部分提出了hypercolumn+stairstep上采樣操作
左邊是標準的hypercolumn操作，右邊是作者提出的。實驗表明右邊的方式更好，因為loss更低。
通過上述參數(shù)設(shè)置，作者設(shè)計的neck和head較輕，共有37.1M的參數(shù)，顯著低于YOLOv3的61.5M，Poly-YOLO比YOLOv3的精度更高，在可訓練參數(shù)減少40%的情況下，mAP精度大概也提高了40%。同時為了進一步提速，作者還設(shè)計了lite版本，參數(shù)僅僅16.5M，精度和yolov3接近。
四、實驗及可視化
左：矩形網(wǎng)格，取自YOLOv3。目標邊界框以其中心為中心的單元格預測其邊界框坐標。 右圖：Poly-YOLO中用于檢測多邊形頂點的基于圓形扇區(qū)的網(wǎng)格。 網(wǎng)格的中心與目標邊界框的中心重合。 然后每個圓形扇區(qū)負責檢測特定頂點的極坐標。 不存在頂點的扇區(qū)應產(chǎn)生等于零的置信度。
矩形檢測和多邊形檢測對比
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總結(jié)
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