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关于算法:BorderDet通过边界特征大幅提升检测准确率即插即用且速度不慢-ECCV-2020-Oral

jiezi

边界对于定位问题非常重要，BorderDet 的核心思想 BorderAlign 奇妙又无效，将边界特色融入到指标定位预测中，而且可能简略地融入到各种指标检测算法中带来较大的性能晋升下。在开源实现中，对 BorderAlign 进行了高效 CUDA 实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作非常扎实
 
起源：晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection

  • 论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.11056
  • 论文代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet

Introduction

  目前大部分的 point-based 指标检测算法 (SSD, RetinaNet, FCOS) 应用特色图的 single-point 进行定位和分类，但 single-point 特色可能没有足够多的信息来表白残缺的实例以及实例的边界信息。很多钻研通过各种伎俩补充 single-point 的特色表达能力，这些办法尽管可能提取更多的特色，但可能带来不必要的计算以及会受背景的影响。最要害的，这些办法都没有间接利用边界特色，而边界对于定位是非常重要的。为此，论文提出新的特征提取操作 BorderAlign，可间接利用边界特色优化本来的 single-point 特色，基于 BorderAlign 提出了 SOTA 指标检测算法 BorderDet。
  论文的次要奉献如下：

  • 剖析 dense object detector 的特色表白，展现边界特色对补强 single-point 特色的重要性。
  • 提出新的特征提取操作 BorderAlign，通过边界特色来优化网络特色，并基于 BorderAlign 提出高性能指标检测算法 BorderDet。
  • 在 COCO 数据集上，将 BAM 模块集成到 FCOS 和 FPN 中别离晋升 2.8AP 和 3.6AP，而集成到 ResNext-101-DCN 准确率为 50.3AP，达到 SOTA。

Our Approach

Motivation

  论文以 FCOS 为 baseline，退出第二阶段预测来比照多种特色加强办法的成果，最初发现仅用边界中心点的加强成果与 region-based 办法简直一样。从试验后果来看，能够得出以下论断：

  • point-based 特色表白不足残缺物体的显著特色，须要进行特色加强。
  • 从残缺的 boxes 内提取特色是不必要的，且存在冗余。
  • 高效的边界特色提取策略可能带来更好的性能。

Border Align

  密集地从边界提取特色是很低效的，个别边界上的指标物体相干的点很少，大多为背景点。为此，论文提出 BorderAlign 特征提取操作，可能无效且自适应地榨取边界特色。

  参考 R -FCN 的思维，BorderAlign 提取 $(4+1)C$ 维度的 border-sensitive 特色图作为输出，$4C$ 维度对应 4 条边，另外 $C$ 维对应本来的 single-point 特色。假设特色图程序为(single point, left border, top border, right border 和 bottom border)，计算输入特色图时，对点 $(i, j)$ 对应的 bbox 的每条边平均取 $N$ 个采样点，$N$ 默认设为 10，采样点的值应用双线性插值计算，最初通过 channel-wise max-pooling 失去输入：

  $(x_0, y_0, x_1, y_1)$ 为点 $(i,j)$ 预测的 bbox，这种办法可能自适应地从边界极点榨取边界特色。

  论文对 border-sensitive 特色图中各 channel 的最大值进行了可视化，发现最大值散布根本合乎预设的作用。

Border Alignment Module

  BAM 模块封装了 BorderAlign 操作，先应用 $1\times 1$ 卷积生成 border-sensitive feature maps，而后联合初步 bbox 预测，通过 BorderAlign 输入 Border 加强后的特色图，再应用 $1\times 1$ 卷积复原为模块输出维度。

BorderDet

  BorderDet 基于 FCOS 检测架构，次要在特色金字塔的预测 head 中退出 BAM 模块。首先预测初步 bbox 预测和初步分类预测，而后将初步 bbox 预测输出到 BAM 模块失去 Border 分类预测和 Border bbox 预测，预测跟原先一样应用 $1\times 1$ 卷积，最初对立两种后果进行输入。

BorderRPN

  BAM 模块也能用于 two-stage 指标检测算法中，将本来第二阶段的 region-based 特征提取改为文中的 BAM 模块进行边界特色加强预测，另外将后面特征提取的卷积改为空洞卷积来晋升感触域。

Model Training and Inference

  • Target Assignment

  BorderDet 基于 FCOS 进行初步预测，在第二阶段将 GT 赋予每个 IoU 大于 0.6 的初步预测后果，回归指标定义为：

  $\sigma$ 为方差，用于进步多任务学习的效率，默认为 0.5。

  • Loss Function

  BorderDet 的损失函数定义为：

  $\mathcal{L}^C_{cls}$ 和 $\mathcal{L}^C_{reg}$ 为初步分类损失和初步定位损失，在实现时别离为 focal loss 和 IoU loss，$\mathcal{L}^B_{cls}$ 和 $\mathcal{L}^B_{reg}$ 则计算 border 预测后果与对应 GT 之间的分类损失和定位损失，仅解决正样本，在实现时别离为 focal loss 和 $\mathcal{L}_1$ loss。

  • Inference

  BorderDet 在推理时对两种分类后果进行间接的相乘输入，而对于定位则应用 border 定位预测对初步定位的 bbox 进行公式 2 的反向转换，对所有的后果进行 NMS 输入，IoU 阈值为 0.6。

Experiments

  对 BAM 模块以及 BorderAlign 参数进行比照试验。

  比照其它特色加强办法，作者对 BorderAlign 进行高效的 CUDA 实现，速度很快。

  间接将 BorderDet 联合到 one-stage 检测器和 two-stage 检测器中。

  与支流的检测算法进行比照。

Conclustion

  边界对于定位问题非常重要，BorderDet 的核心思想 BorderAlign 奇妙又无效，将边界特色融入到指标定位预测中，而且可能简略地融入到各种指标检测算法中带来较大的性能晋升下。在开源实现中，对 BorderAlign 进行了高效 CUDA 实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作非常扎实。

 

 
 
 

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