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前言：基于錨點的目標檢測方法

在基于關鍵點(key points)的目標檢測方法出現之前，主流目標檢測方法一般先設置一些預先定義好的 錨點 (anchor boxes)。 作為預測物體框的參考，神經網絡只需要預測實際的物體框相對于這些錨點的偏移。 這樣模型就能在一個位置預測多個不同尺寸的物體框，并且預測相對偏移比預測絕對值要容易一些。

最初，這些錨點的大小是人工設置的，如Faster R-CNN [1]和SSD [2]中使用的錨點。 由于模型預測的是相對偏移，一般來說比較接近錨點的物體框預測要更為準確一些，因此YOLOv2[3]中使用了k-means聚類的方法來選擇與訓練集樣本最為匹配的錨點。

基于錨點的目標檢測方法 缺點 在于需要生成大量的錨點以更好的覆蓋整個圖片中的物體，并且需要人工設計一些參數，比如錨點的數量、大小等。

圖2 SSD中使用的錨點

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基于關鍵點的目標檢測方法

1. CornerNet [4]

CornerNet發表在2018年ECCV，是使用關鍵點方法進行目標檢測的開山之作。CornerNet通過預測物體框左上角和右下角兩個角點，來組成最終的物體框，避免了錨點的使用。

物體的特征一般集中在物體內部，比如一個人的身體、頭部，其左上角和右下角兩個點的特征并不明顯，而且不容易確定位置。

為了解決這個問題，文章引入了 Corner pooling 的結構。

在輸出層之前的特征圖上，針對左上角點，取其右邊和下邊的最大值之和，針對右下角點，取其左邊和上邊的最大值之和。

直觀上理解，就是我們在左上角處往右下方向看，在右下角處往左上方向看，這樣就能看到整個物體。

如果不使用Corner pooling，相當于看的是角點周圍，這樣對于比較大的物體就很難獲得整個物體的特征，會導致大物體的檢測效果差。

網絡針對左上角和右下角分別輸出 三個結果 ：

a. Heatmaps，表示某位置是角點的概率；

b. Offsets，表示實際角點相對于該位置的偏移；

c. Embeddings, 嵌入向量，用于將左上角和右下角進行配對。

生成最終物體框時，取概率最高的k個角點，加上Offsets得到實際位置，再使用Embeddings對左上角和右下角進行配對，取嵌入向量距離超過一定閾值的兩個點來組成最終物體框。

損失函數的選擇上Heatmaps使用分類損失函數focal loss的變種，Offsets使用回歸損失函數smooth L1 loss，Embeddings使用衡量相似度的"pull" loss和"push" loss，損失函數細節可查閱原文。

圖3 CornerNet結構示意圖

圖4 Corner pooling

CornerNet一個 明顯的缺點 是使用Embeddings進行角點匹配的效果并不太好，可能導致某個物體的左上角匹配到另一個物體的右下角。后續的ExtremeNet、CenterNet等論文都設法修復或避免這一問題。

圖5 CornerNet角點配對錯誤的例子

2. CornerNet-Lite[5]

針對CornerNet速度較慢的問題，CornerNet的研究團隊對網絡結構進行了優化。

主要從 兩方面 入手，分別提出了一個方案。

一：減少處理的像素數量。也就是先用一個輕量的網絡確定物體的大概位置，然后再從這個大概的裁切區域上檢測物體的具體位置，該網絡被稱為CornerNet-Saccade。

二：減少每個像素的處理次數。參考了SqueezeNet和MobileNets，使用深度可分離卷積等方法對網絡主干進行輕量化，該網絡被命名為CornerNet-Squeeze。

CornerNet-Saccade相比CornerNet 速度 上有較大提升而準確率相當；CornerNet-Squeeze則達到與YOLOv3相當的 速度 和 準確率 ；

CornerNet-Lite依然受限于CornerNet角點匹配 錯誤較多 的缺點。比如CornerNet-Squeeze雖然從文章中給出的結果上看與YOLOv3相當，但是實際使用中容易出現角點匹配錯誤情況，效果不佳。

圖6 CornerNet-Lite作者給出的優化效果

3. CenterNet [6]

CenterNet在CornerNet基礎上加入了一個關鍵點—— 中心點 ，通過檢查CornerNet預測框的中心區域是否存在中心關鍵點，來決定是否保留這個預測框。

中心關鍵點在pooling階段使用了Center pooling，同時取上下左右四個方向的最大值。

此外，還對原有的Corner pooling進行了 優化 。 確定中心區域時，對于較大的物體取5*5分割的中間區域，較小物體取3*3分割的中心區域。中心區域的選擇過于依賴人工設計的參數，也是該方法的一個缺點。

圖7 CenterNet結 構示意圖

4. Objects as Points [7]

這篇文章和上一篇CenterNet一樣是19年4月份放到網上的，而且也把自己的網絡起名為CenterNet...不同于上一篇CenterNet對CornerNet進行修補。 該方法直接拋棄了右上角和右上角兩個關鍵點，只預測一個中心關鍵點，再加上物體的寬高，構成最終的物體框。

該文章提出的方法 簡潔明了 ，在 速度 和 精度 的權衡上也做的比較好，因此比較被看好。 缺點 在于如果兩個物體的中心重合只能預測一個，不過這種情況概率很低。

圖8 Objects as Points效果示意圖

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小結

基于關鍵點的目標檢測方法或多或少都還存在一些缺點，在實際應用中相比基于錨點的方法也 沒有絕對優勢 。但是作為近兩年目標檢測方法的新趨勢，我們期待在不遠的將來這類方案能有進一步的 突破 。

總結

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