全网第一SoTA成绩却朴实无华的Pytorch版EfficientDet

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本文授权转自知乎作者Zylo117，https://zhuanlan.zhihu.com/p/129016081，未经作者允许，不得二次转载。

太长不看版：我，在清明假期，三天，实现了pytorch版的efficientdet D0到D7，迁移weights，稍微finetune了一下，是全网第一个跑出了接近论文的成绩的pytorch版，处理速度还比原版快。现在提供pretrained的weights。感兴趣的小伙伴可以去watch、star、fork三连我的repo。

https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch

先附上我的测试成绩：

完全一致是不可能完全一致的

再附上速度测试：

跑的比西方记者快多了

看本文前，建议阅读EfficientDet原文，并理解其网络结构，链接在参考处。

看完本文，你会知道：

1. 为什么之前都没有人复现efficientdet的成绩？
2. 高star的efficientdet之间的差异？
3. 那么多个民间efficientdet，我应该用哪个？

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众所周知，图像分类任务最强的CNN是efficientnet[1]，而屠榜目标检测的网络则是基于efficientnet[2]的。

大家不妨去paperwithcode看看排行榜，看看efficientdet是怎么屠榜的。

https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco-minival

屠 榜

前五名里面包揽了四名，可以说是“垄断”了。

那大家就好奇了，那么SoTA的网络，哪里可以抄作业啊？哦不好意思说错了，哪里可以学习一下啊？

由于官方（谷歌）一直不发官方repository，所以民间就开始发力了，真的靠paper的内容实现了出来，真的佩服，很强。

今年1月，宅家为国出力，本着学习强国的想法，我也去学习了一个。根据本能，按照star的数量排序，找到了这个。

https://github.com/toandaominh1997/EfficientDet.Pytorch

拿下来第一时间跑demo，因为它没有提供coco下的pretrained，所以我只能from scratch train了鸭。结果几天过去了，怎么一点进度都没有，mAP卡在了15左右。我以为是我的知识水平不行，结果发现issue里面的都是这样的。

这是什么玩意？这也能有1k star？我当时还没有搞清楚efficientdet，我承认，不过后来自己实现了之后，发现这个repo有这样的问题。

因为efficientdet的特性之一是BiFPN，它会融合backbone输出的任意相邻两层的feature，但是由于有两层尺寸的宽高是不同的，所以会进行upsample或者pooling来保证它们宽高一致。而这个作者，他没有意识到，他不知道从backbone抽哪些feature出来，他觉得是backbone有问题，改了人家的stride，随便挑了几层，去强迫backbone输出他想要的尺寸。。。可以参考下面两个链接，一个是官方参数，一个是他魔改的参数，stride被错误地改了，s11改成了s22。

https://github.com/google/automl/blob/master/efficientdet/backbone/efficientnet_builder.py#L172

https://github.com/toandaominh1997/EfficientDet.Pytorch/blob/master/models/utils.py

问题来了，我们炼金术师都知道，改了网络结构，pretrained权值基本就废了，所以他也发现了，发现训练不下去了，怕丢人，就训练了个上古数据集VOC2007敷衍一下，拿个62的mAP，知道VOC2007才 62意味着什么吗？连YOLO v1都不如！要知道efficientdet-D0就是为了干掉YOLO v3去的啊！

https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-pascal-voc-2007

最底下的YOLO v1都比你强！

最搞笑的是，这个作者回答了几个问题后发现搞不定，现在已经 你给路达哟了。

但是他的repo真的一无是处吗？也不是，他奠定了efficientdet的基础要素，后来的人每一个人的代码里面都能看到他的影子。

只不过说明了，不仅是他，社区中都没有人训练出论文的成绩。说明论文中的确有很多没有提及到的细节，所以大家容易误解。

好，我找了另一个efficientdet，这个。这个赞才不到前者一半。

怎么？现在的炼丹师都那么没有眼光的吗？

https://github.com/signatrix/efficientdet

剧透警告：这个repo也无法在其他骨架上复现论文成绩，但是起码人家在D0上面有论文的成绩啊！

没错，这个repo提供了coco的pretrained权值，31.4的mAP，已经很不错了。让我看到了可以白嫖的希望！

所以我冲了，马上clone下来跑，成绩果然不错，训练个D2出来看看！

1周过去了。。。

2周过去了。。。

3周过去了。。。

。。。

6周过去了。。。

7周过去了。。。

泷泽萝拉哒！！！！

没用没用没用没用没用没用没用没用没用

弃了弃了，不行，我努力了很久，只有24mAP，社区反馈好像也是差不多，20到22这样的。你要说为什么不行，那时候我也不知道。

但是现在可以告诉大家。高能预警。

1. 这个作者的BN实现有问题，BatchNorm是有一个参数，叫做momentum，用来调整新旧均值的比例，从而调整移动平均值的计算方式的。而问题来了，人家官方efficientdet用的tensorflow。。。tensorflow的momentum定义和pytorch不一样。。。没想到吧！！！这就是我的坑人方法啊！这个套路熟悉吗？而这个作者沿用了论文写到的0.997，所以在pytorch里面，就是等于说新的输入的mean、std的系数是0.997。。。整个移动参数，都被新输入给主导了，被破坏了，所以BN的表现非常糟糕。

momentumpytorch = 1 - momentum_tensorflow

https://github.com/signatrix/efficientdet/blob/master/src/model.py#L20

2. Depthwise-Separatable Conv2D的错误实现。DSConv2D，解开来是DepthwiseConv2D+SeparatableConv2D+BiasAdd，而这个作者在Depthwise后面来了一个BiasAdd。

https://github.com/signatrix/efficientdet/blob/master/src/model.py#L18

3. 误解了maxpool2d的参数，kernel_size和stride，他应该是想缩小尺寸，所以设置的缩小为原来的两倍，本来应该设置stride的，他却是设置kernel为2，感受野会变得很奇怪。

https://github.com/signatrix/efficientdet/blob/master/src/model.py#L46

4. 在backbone输入feature的时候，上面也说了，BiFPN会融合多feature，所以feature之间要保证尺寸一致，不仅是宽高一致，通道数也有一致。而减少通道的卷积后面，他没有进行BN

5. 这个是最严重的问题了，和上一个人一样，他的backbone feature抽头抽错了，他抽的是stride为2的那一层，但是错了，应该抽stride为2的上一层的结果，以及backbone的最后一层。什么影响呢？原版是想把stride2卷积降维后的feature进行特征提取，然后作为输出。而这个版本的作者，则是把stride2卷积降维的当成结果直接输出了，还没有提取特征呢！所以特征提取能力上也会大打折扣。

6. Conv和pooling，没有用到same padding。**你的下一句话就是！这个也有影响？**对！当然有影响！

先不说前后尺寸差异的问题，只讨论两种paddin值上的差异。

我们来算一下，这些op的padding只会影响四边和角落，假设是128x128的feature map，用vaild padding，舍弃边缘和角落，那么影响的数据点为128*4-4，508个，对原map的信息丢失率为508/（128*128）≈ 3.1%。同样的方法，当你feature map只有6x6的时候，信息丢失率则是55.6%了。

所以我们可以看出来，same padding在小feature map上是必要的，否则将会丢失将近过半的信息！

7. 没有能正确理解BiFPN的流程

BiFPN的最小单元，来自EfficientDet论文

 illustration of a minimal bifpn unit     P7_0 -------------------------> P7_2 -------->        |-------------|                ↑                      ↓                |     P6_0 ---------> P6_1 ---------> P6_2 -------->        |-------------|--------------↑ ↑                      ↓                |     P5_0 ---------> P5_1 ---------> P5_2 -------->        |-------------|--------------↑ ↑                      ↓                |     P4_0 ---------> P4_1 ---------> P4_2 -------->        |-------------|--------------↑ ↑                      |--------------↓ |     P3_0 -------------------------> P3_2 -------->

如图，这个是BiFPN的最小单元，下图是我加上名称后的BiFPN。

要是我不说，大家都理所当然地认为P4_0，同时去了P4_1，又去了P4_2。

然而，鸡贼的官方，没有告诉大家，这个其实两个独立的P4_0。什么意思呢？应该是这样的。

P4_0_A，去了P4_1; P4_0_B去了P4_2。P4_0_A和 P4_0_B是独立的tensor。混在一起是错误的。

上述问题，在我的repo里面，我全部解决了，不然哪里敢这里和你们吹水。

好了，总结完了，这些就是他们主要存在的问题，你会问，就这？真的差那么一点也会有那么大的影响？当然！要知道，efficientnet也好，efficientdet也好，都是参数驱动型的网络，参数是贯穿每一层的。也就是说，你改了一个参数，整个网络都会完全变化。人家谷歌大佬没说参数是怎么来的，但我们都猜到是通过大量TPU搜索试错出来的，我们这种没钱没资源的，没有做过实验，不应该随便乱改的。

文章你也看完了，看在我浪费几个月生命的份上，麻烦各位炼丹同行多多点赞，去我repo三连一波，蟹蟹大家！

参考

1.EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks https://arxiv.org/abs/1905.11946

2.EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection https://arxiv.org/abs/1911.09070

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*延伸阅读

• 谷歌开源EfficientDet：实现新SOTA，又快又准的目标检测器

• 何恺明团队最新力作RegNet：超越EfficientNet，GPU上提速5倍，这是网络设计新范式

• 基于深度学习的目标检测算法近5年发展历史（综述）

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