| titile | Region Proposal by Guided Anchoring |
|---|---|
| url | https://arxiv.org/pdf/1901.03278v1.pdf |
| 動(dòng)機(jī) | 利用語義特征來指導(dǎo)anchor的生成代替?zhèn)鹘y(tǒng)的anchor方法(大量anchor)估脆，受物體在圖像分布不均勻啟發(fā)轻腺，物體的scale受圖像內(nèi)容影響 |
| 內(nèi)容 |
anchor設(shè)計(jì)的原則： 1篡悟、alignment：使用卷積特征作為anchor的表示特征，anchor中心需要與feature map像素位置一致 2儡司、consistency：feature map不同位置對(duì)應(yīng)的anchor的感受野大小和語義范圍(大小和尺寸)要一致 傳統(tǒng)anchor設(shè)計(jì)的弊端： 1、不同的問題都用相同比例的anchor壳鹤，錯(cuò)誤的設(shè)計(jì)將會(huì)阻礙檢測(cè)的精度及速度 2盟劫、為了proposals保持較高的召回率，生成大量的anchors商架。其中大多數(shù)的anchor為 false candidates堰怨，與目標(biāo)無關(guān)，同時(shí)也會(huì)占用大量的計(jì)算資源 GA貢獻(xiàn)： 1蛇摸、新的anchor策略备图，可以預(yù)測(cè)任意形狀anchor 2、用兩個(gè)分解的條件分布計(jì)算anchor聯(lián)合分布，并設(shè)計(jì)兩個(gè)模塊 3揽涮、align：設(shè)計(jì)feature adaption module抠藕，根據(jù)底層anchor refine feature，保持一致性 4蒋困、high-quality proposals Guided Anchoring： 兩條重要信息：(1)目標(biāo)在圖像中的區(qū)域 (2) 目標(biāo)的尺寸盾似、比例與location密切相關(guān)  2家破、選擇location最有可能的shape! 3颜说、FPN多層anchor生成，anchor 生成的參數(shù)在所有層特征共享   Anchor Shape Prediction： 與傳統(tǒng)anchor不同的在于，不改變anchor的位置乾吻，所以不會(huì)造成anchor和feature的misalignment髓梅；一個(gè)位置只預(yù)測(cè)一種形狀的anchor，因?yàn)閘ocations和shapes的密切聯(lián)系绎签，recall更高枯饿，對(duì)極端形狀的目標(biāo)更好(tall、wide) 直接預(yù)測(cè)w诡必、h取值范圍較大奢方，所以進(jìn)行變換  shape模型：1x1x2的卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)dw,dh，通過element-wise的(2)式變換得到w,h Anchor-Guided Feature Adaptation： 傳統(tǒng)方法：每個(gè)位置均勻共享相同尺寸的anchors爸舒，feature map學(xué)到連續(xù)的表示(consistency)蟋字。 本文方法：每個(gè)位置形狀不同，不能使用傳統(tǒng)的全卷積扭勉，因?yàn)檩^大anchor的特征應(yīng)編碼較大區(qū)域的特征鹊奖，小anchor特征應(yīng)編碼較小的區(qū)域特征。 設(shè)計(jì)基于每個(gè)獨(dú)立位置anchor形狀調(diào)整feature 形狀的anchor guided feature adaptation模塊：  Training: Joint objective:  binary label map：1表示anchor有效位置，0位無效位置 binary label map生成方法(利用ground-truth)： 目標(biāo)：目標(biāo)的中心附近anchors較多唱捣，較遠(yuǎn)處較少 1两蟀、將ground-truth bbox的坐標(biāo)由原圖映射到feature map 2、bbox區(qū)域定義：中心區(qū)域?yàn)檎龢颖綜R爷光，忽略區(qū)域ignore IR垫竞，外部區(qū)域負(fù)樣本OR。如Figure2 3、FPN：每層feature map只對(duì)應(yīng)特定尺寸的目標(biāo)欢瞪；如果feature map與目標(biāo)尺寸匹配活烙，分配CR。相同區(qū)域的相鄰層設(shè)置為IR遣鼓；多目標(biāo)overlap啸盏，CR>IR>OR；CR占很少部分骑祟，因此使用Focal Loss訓(xùn)練定位分支  1回懦、匹配anchor與ground-truth 由于沒有predefined anchor的寬高，計(jì)算IOU是一個(gè)問題  采樣w,h常用值舟茶，列舉w,h。計(jì)算采樣的anchor與ground truth IOU堵第，選取最大的IOU作為vIOU的近似 2吧凉、預(yù)測(cè)anchor的寬高 本文采樣9對(duì)不同尺寸及比例的(w,h)。并不直接回歸anchor的寬高 損失函數(shù)與原始近似相同踏志，由于anchor的位置固定阀捅，只優(yōu)化w,h  The Use of High-quality Proposals： RPN及GA-RPN產(chǎn)生的anchors IOU的分布規(guī)律  1、正proposals的數(shù)量更多针余。 2饲鄙、高IOU的proposals比例更有重要。 直接將RPN換作GA-RPN效果提升不大涵紊。用GA需要根據(jù)proposal分布調(diào)整訓(xùn)練樣本分布傍妒，所以調(diào)高了正負(fù)樣本比，選擇少的samples   |
| 實(shí)驗(yàn) |
Experimental Setting： Implementation details： 1摸柄、backbone：ResNet50颤练，F(xiàn)PN 2、σ1 = 0.2, σ2 = 0.5驱负，loss：λ1 = 1, λ2 = 0.1 Results：     Model design    性能提升不僅是因?yàn)椴捎每勺兙矸e嗦玖，還因?yàn)榕浜狭藄hape prediction得到的offset Alignment and consistency rule   1跃脊、As we sample 3, 9, 15 pairs to approximate Eq.(5), we respectively obtain AR@1000 68.3%, 68.5%, 68.5%. 2宇挫、We set λ2 = 0.1 to balance the loss terms by default. We obtain 68.4% with λ2 = 0.2 or 0.05 and 68.3% with λ2 = 0.02. 3、 We vary σ1 within [0.1, 0.5] and σ2 within [0.2, 1.0], and the performance remains comparable (between 68.1% and 68.5%) |
| 思考 |
Guided Anchoring
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