最近目标检测新范式汇总SparseRCNN,OneNet,DeFCN等

最近有许多新的目标检测范式出现，我想着这些论文或多或少有着很强的相同之处，比如他们都是后现代的目标检测方法，不仅仅要超越Anchor-Based的古老目标检测，还要革了Anchor-Free的命，从此目标检测朝着简单易懂真正E2E的方向迈进，于是乎有必要来做一个整理，把这些算法放到一篇文章里面来介绍，也当是个人阅读这些论文和代码的一个小总结吧，抛砖引玉，期待更多的后来之士有更加独到的见解。

近几年来，目标检测是发展的很快，去年很火的Anchor-Free的方法提出了一系列不依赖于Anchor的目标检测范式，比如CenterNet，它结构简单，输入输出通熟易懂，同时也保持着较高的准确率，再比如FCOS，也是不可多得的创新性目标检测思路，纵然这些算法都摒弃了古老的Anchor思维，狠狠的把前辈们按在沙滩上摩擦了一阵子，但长江后浪推前浪，一浪更比一浪强，今年新出的这波新范式里面，大家不仅仅要把Anchor给你去掉，连烦人的NMS也得给你革掉！其中最具代表性的就是这篇SparseRCNN了，人家不仅仅去掉了Anchor，还把2Stage里面的Proposal，以及many2one的assigment也去掉了，更厉害的是，由于缩小了这些建议框的集合，加上2stage的精修，它可以做到后处理不需要NMS直接得到目标框！数据胜于一切，SparseRCNN可以做到Resnet50 backbone 最高达45的mAP，这不可谓不强啊！而且速度还可以保持在一个较快的速度！

顺着这个思路下去，明年，是不是会有基于E2E，没有NMS的更多的目标检测、实力分割的算法出现呢？到时候又快又好的instance segmentation模型就不再是梦想了！

让我们拭目以待吧！现在要做的就是耐心的阅读完本篇论文，我会在末尾做一个展望和总结，干货总是在最后，当然，此时你可以把手指移到左下方，点个赞，完了再吐槽一句，做一个文明的吃瓜群众。

SparseRCNN

SparseRCNN这篇论文的motivation其实很简单，就是革掉2stage里面的Proposal和NMS，我估计作者一开始可能并没有想到效果这么好，但是去掉了海量的Proposal之后发现生成的框效果竟然可以直接用，结果就有了这么一个一石二鸟的高品质作品。不管怎么样吧，做到这个效果的难度还是很大的。

让我们来看看SparseRCNN到底做了什么事情。众所周知，在2 stage算法里，最核心的部分，其实就是RPN的设计，RegionProposalNetwork部分，决定了你的整个模型的performance，这里你需要生成尽可能囊括所有目标的候选框，才能让结果尽可能的好，而这就涉及到Anchor的设计，Proposal的产出等等，这其实和one stage的Proposal generator类似，只不过是不同的算法系列具体的算法不同而已，而SRCNN做的，其实就是重新评估了这个过程，他们发现，即使他们把RPN从几千个boxes缩减到N，N可能为100这么小的数，加之动态的学习，也可以把这些个box变成质量很高、几乎囊括所有目标的Proposal。

那么现在的问题就是: 如何去生成这些小的Proposal set？

作者提出直接通过一个 4d的矩阵去预测这些proposals，每个维度就是归一化之后的中心点和w，h的数值，说到这里，恕我直言，这其实就是借鉴了Anchor-Free里面的思想了，最直接的就是FCOS的思想了。

这部分作者称之为Learnable proposal. 其实我感觉就是一个anchor-free的粗框预测，但是呢，这个粗框的精度可能就比RPN的要高很多了。因为本来人家就可以用来生成一个很高质量的框的嘛。至于这部分的loss是怎么计算的，得具体看看代码才知道。

接下来就是第二阶段，拿到了这个Proposal set之后，如何进一步生成最终的框呢？

接着作者引入了另外一个东西，proposal features, 这是个什么东西呢？如果你只是把这些box输出到第二阶段做位置精修，那么必然会丢失很多信息，因为你的输入的只有位置呀，没有语义。那么这个时候引入这个features就理所应当了。不仅仅如此，这个proposal features 的数目，和proposals是一样。记住他们存在一一对应的关系.

然后做什么呢？接着就是把这个位置坐标，和features输入到后面做预测了。但是接下来，就是整篇文章最核心的内容，也就是作者提出的这个Dynamic Head, 这年头，一旦引入这个Dynamic这个词，我脑海里面就想到两点：

• 牛逼
• 部署很坑

我感觉这个也不例外，我们继续深入看看，深入之后发现，SRCNN会引入ROIAlign，来讲features和box做对应，然后每个feature负责预测这个精修的坐标信息，

我就在想，你这每个proposal都引入ROIAlign来做对齐，然后输入conv来做cls和reg，这不会很浪费时间么？这个我没有在论文里面找到答案，但是仔细看了下代码的实现，这部分实现其实不是很耗时：

# inst_interact.
        pro_features = pro_features.view(nr_boxes, N, self.d_model).permute(1, 0, 2).reshape(1, N * nr_boxes, self.d_model)
        pro_features2 = self.inst_interact(pro_features, roi_features)

这个inst_interact 其实就是一个DynamicConv，似乎把所有的proposal features和抠出来的roi_features都丢到一个矩阵里面去算了。

这个算法的大致脉络就这些了，我总结下来，它的创新点其实显而易见，除了论文中提到这些，我觉得这两点也是值得墙裂借鉴的：

• 作者对标的其实是DETR，这篇用transformer做目标检测的论文，而且对标的恰恰就是object query这个部分，只不过论文里面用的是proposal feature + roiAlign来做的；
• 以前都是革1 stage的命，作者这次革了2 stage的命，虽然直观感觉效果收益和复杂度不成正比。

所以总的来说，这篇paper还是很有借鉴意义的，通过2 stage的方式结束了nms时代，让就如同我所说，这带来的代价当然是多出来的一个阶段，同时也不可避免的引入了很多我们不喜欢的操作，比如ROIAlign。

我猜测这个思路继续深挖下去，将会是把DETR的object query思想再次引入2 stage？亦或是把这个砍掉NMS的旗号发扬光大，直接基于one stage来开刀？让我们拭目以待。

最后从工业界角度来评价一下：

• 不适合部署，不适合部署，不适合部署；
• 收益和复杂度不成正比，作为工业和商业用途来说，过于复杂；
• 但是不要NMS确实很香，不过话说回来，现在NMS带来的lantency，在工业武装到牙齿的业界，真的是一个bottleneck吗？

OneNet

好像这篇文章也是PeizeSun大佬所作？HKU人才辈出啊！~观测下来这篇文章的motivation其实是在强调classfication的loss对于one stage目标检测的重要性~，对于一个classfication loss设计的不够好的one stage detector，最终可能会在后处理的时候出现很坏的结果。而文章提出了一个同时考虑box iou和classification 的loss。

我又仔细看了一下，作者的motivation其实还是想做一个e2e的 one stage detector，简单来说，就是我上面说的SRCNN接下来要做的事情，而且作者确实也是按照这个思路做了。他认为他提出的这个classification cost几乎是创造一个真正的e2e的one stage detector比较核心的东西。如果没有它，就会导致最后产出很多多余的框，因而必须要使用nms才能去掉。

这张图非常有意思，直观的告诉你，创造一个真正的没有nms的e2e的one stage detector，加上classification cost是多么的重要，不然的话，你设置一个很低的threshold，就是一堆框，设置一个较高的，直接就没有框。

说到这里，我就有一个疑问了，到底什么是你说的这个classification cost？

论文里面提到的这个minimum cost方法，就是上面提到的classification cost？我认为是作者说的，每个正样本只分配一个对应的loss，其他的统统用负值来表示，这可能称之为loss的分类对待。

DeFCN

还有一篇论文，我没有具体的论文，貌似作者还没有release，但是在Megvii的仓库里有release，叫做DeFCN，感兴趣的朋友去搜来看看。这篇文章其实也是在探究到底是什么东西导致了NMS？为什么会有这么一个东西产生？实际上是因为一对多的这么一个因素，导致的，作者也提出了一个基于FCOS的改进版本，可以去掉NMS，真正的做到E2E.

这篇文章看起来更厉害，但是木有太大的指标超越，但是解决了一个有史以来一直困扰大家的点，其实本篇文章所涉及到的论文，都是在试图去解决这个问题。

今年的目标检测，总结来说就是 Towards Real E2E Object Detector. 相信 明年会有更多的基于Yolo，EfficientDet等算法的去掉NMS的尝试，到那时或许才能真正的汇集我们这些工业界的白嫖党啦！