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提升小目标检测的思路

2020 年 4 月 23 日 CVer

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重磅干货，第一时间送达

本文作者：高毅鹏 | 编辑：极市平台

https://zhuanlan.zhihu.com/p/121666693

本文已由原作者授权，不得擅自二次转载

小目标检测在人脸检测领域还是目标检测领域都是难题，如何解决小目标问题成为研究者研究的热点。本文总结一些自己见过的小目标检测提升的思路，欢迎各位大佬讨论。

数据增强

数据增强方面，论文推荐Augmentation for small object detection。

小目标检测中的数据扩展（Augmentation for small object detection） ^[1]

Oversampling

我们通过相对少的包含小目标的在训练时过采样来解决样本少的问题。这个方法是花费最少并且最直接的方式来缓解MS COCO数据集并且改进在小目标检测中的表现。实验中，我们改变过采样率，探索过采样不仅仅在小目标检测，而且在中大型目标检测中同样有效。

Augmentation

在 oversampleing 的基础上，我们还引入了针对小目标的数据集的 augmentation。MS COCO 数据集里实例分割中的 mask 使得我们可以将任何标注目标贴到图像中的任意位置。而通过增加每个图像中小目标的数量，匹配的 anchor 的数量也会随之增加，这进而提升了小目标在训练阶段对 loss 计算的贡献。

将目标粘贴到新位置之前，我们对其进行随机变换。目标缩放范围为±20%±20%，旋转范围为±15∘±15∘。复制时我们只考虑无遮挡的目标，防止图像太不真实。粘贴时确保新粘贴的目标不会与任何现有的对象发生重叠，并且距离图像边界至少有 5 个像素。

Figure 4，我们用图形说明了所提出的 augmentation 策略以及如何在训练中增加匹配 anchor 的数量，从而更好地检测小目标。

深度学习笔记（十）Augmentation for small object detection（翻译） ^[2]

这篇博客中有详细的介绍。此外常用数据增强方式expand对于小目标检测也有一定的提升作用。之前做过实现，去掉expand操作，模型对于小目标的检测能力大幅下降。

特征融合

RFBNet

不同尺度的特征融合，在扩大感受野的同时，也融合多个尺度的特征，增强了模型对于小目标的检测能力。

FPN

不同阶段的特征图对应的感受野不同，它们表达的信息抽象程度也不一样。**浅层的特征图感受野小，比较适合检测小目标（要检测大目标，则其只“看”到了大目标的一部分，有效信息不够）；深层的特征图感受野大，适合检测大目标（要检测小目标，则其”看“到了太多的背景噪音，冗余噪音太多）**。所以，有人就提出了将不同阶段的特征图，都融合起来，来提升目标检测的性能，这就是特征金字塔网络[FPN]( Feature Pyramid Networks for Object Detection ^[3])。

SSH

SSH中的上下文模块也是特征融合的的一种。上下文网络模块的作用是用于增大感受野，一般在two-stage 的目标检测模型当中，都是通过增大候选框的尺寸大小以合并得到更多的上下文信息，SSH通过单层卷积层的方法对上下文（context）信息进行了合并，其结构图如下图所示：

通过2个3✖️3的卷积层和3个3✖️3的卷积层并联，从而增大了卷积层的感受野，并作为各检测模块的目标尺寸。通过该方法构造的上下文的检测模块比候选框生成的方法具有更少的参数量，并且上下文模块可以在WIDER数据集上的AP提升0.5个百分点。

利用上下文信息，或者目标之间建立联系

小目标，特别是像人脸这样的目标，不会单独地出现在图片中（想想单独一个脸出现在图片中，而没有头、肩膀和身体也是很恐怖的）。像[PyramidBox]( PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector ^[4])方法，加上一些头、肩膀这样的上下文Context信息，那么目标就相当于变大了一些，上下文信息加上检测也就更容易了。

这里顺便再提一下通用目标检测中另外一种加入Context信息的思路，[Relation Networks]( Relation Networks for Object Detection ^[5])虽然主要是解决提升识别性能和过滤重复检测而不是专门针对小目标检测的，但是也和上面的PyramidBox思想很像的，都是利用上下文信息来提升检测性能，可以归类为Context一类。

在扩大感受野方面而言，RFB模块和PyramidBox的CPM模块都能达到扩大感受野的能力。具体用那个比较好，需要实验才能知道。

CPM模块代码

   
   
     
    
    
      class CPM(nn.Module):
    """docstring for CPM"""

    def __init__(self, in_plane):
        super(CPM, self).__init__()
        self.branch1 = conv_bn(in_plane, 1024, 1, 1, 0)
        self.branch2a = conv_bn(in_plane, 256, 1, 1, 0)
        self.branch2b = conv_bn(256, 256, 3, 1, 1)
        self.branch2c = conv_bn(256, 1024, 1, 1, 0)

        self.ssh_1 = nn.Conv2d(1024, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.ssh_dimred = nn.Conv2d(
            1024, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.ssh_2 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.ssh_3a = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.ssh_3b = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, x):
        out_residual = self.branch1(x)
        x = F.relu(self.branch2a(x), inplace=True)
        x = F.relu(self.branch2b(x), inplace=True)
        x = self.branch2c(x)

        rescomb = F.relu(x + out_residual, inplace=True)
        ssh1 = self.ssh_1(rescomb)
        ssh_dimred = F.relu(self.ssh_dimred(rescomb), inplace=True)
        ssh_2 = self.ssh_2(ssh_dimred)
        ssh_3a = F.relu(self.ssh_3a(ssh_dimred), inplace=True)
        ssh_3b = self.ssh_3b(ssh_3a)

        ssh_out = torch.cat([ssh1, ssh_2, ssh_3b], dim=1)
        ssh_out = F.relu(ssh_out, inplace=True)
        return ssh_out

RFB模块

   
   
     
    
    
      class BasicRFB(nn.Module):

    def __init__(self, in_planes, out_planes, stride=1, scale=0.1, map_reduce=8, vision=1, groups=1):
        super(BasicRFB, self).__init__()
        self.scale = scale
        self.out_channels = out_planes
        inter_planes = in_planes // map_reduce

        self.branch0 = nn.Sequential(
            BasicConv(in_planes, inter_planes, kernel_size=1, stride=1, groups=groups, relu=False),
            BasicConv(inter_planes, 2 * inter_planes, kernel_size=(3, 3), stride=stride, padding=(1, 1), groups=groups),
            BasicConv(2 * inter_planes, 2 * inter_planes, kernel_size=3, stride=1, padding=vision + 1, dilation=vision + 1, relu=False, groups=groups)
        )
        self.branch1 = nn.Sequential(
            BasicConv(in_planes, inter_planes, kernel_size=1, stride=1, groups=groups, relu=False),
            BasicConv(inter_planes, 2 * inter_planes, kernel_size=(3, 3), stride=stride, padding=(1, 1), groups=groups),
            BasicConv(2 * inter_planes, 2 * inter_planes, kernel_size=3, stride=1, padding=vision + 2, dilation=vision + 2, relu=False, groups=groups)
        )
        self.branch2 = nn.Sequential(
            BasicConv(in_planes, inter_planes, kernel_size=1, stride=1, groups=groups, relu=False),
            BasicConv(inter_planes, (inter_planes // 2) * 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=groups),
            BasicConv((inter_planes // 2) * 3, 2 * inter_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=groups),
            BasicConv(2 * inter_planes, 2 * inter_planes, kernel_size=3, stride=1, padding=vision + 4, dilation=vision + 4, relu=False, groups=groups)
        )

        self.ConvLinear = BasicConv(6 * inter_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=1, relu=False)
        self.shortcut = BasicConv(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, relu=False)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=False)

    def forward(self, x):
        x0 = self.branch0(x)
        x1 = self.branch1(x)
        x2 = self.branch2(x)

        out = torch.cat((x0, x1, x2), 1)
        out = self.ConvLinear(out)
        short = self.shortcut(x)
        out = out * self.scale + short
        out = self.relu(out)

        return out

两阶段检测小技巧：ROI pooling被ROI align替换

具体看

Jarvix贾博士：ROI Pooling和ROI Align ^[6]

GAN

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection中用使用感知生成式对抗网络（Perceptual GAN）提高小物体检测率，generator将小物体的poor表示转换成super-resolved的表示，discriminator与generator以竞争的方式分辨特征。Perceptual GAN挖掘不同尺度物体间的结构关联，提高小物体的特征表示，使之与大物体类似。包含两个子网络，生成网络和感知分辨网络。生成网络是一个深度残差特征生成模型，通过引入低层精细粒度的特征将原始的较差的特征转换为高分变形的特征。分辨网络一方面分辨小物体生成的高分辨率特征与真实大物体特征，另一方面使用感知损失提升检测率。在交通标志数据库Tsinghua-Tencent 100k及Caltech上实验。具体可以参考博客

目标检测“Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection” ^[7]

提升图像分辨率

增大输入分辨率来提升小目标的检测能力。

锚点设计

匹配策略，不用IoU

参考：

[1]小目标检测中的数据扩展（Augmentation for small object detection）: https://blog.csdn.net/abrams90/article/details/89371797

[2]深度学习笔记（十）Augmentation for small object detection（翻译）: https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/11328548.html

[3][FPN]([Feature Pyramid Networks for Object Detection: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1612.03144

[4]PyramidBox]([PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1803.07737

[5]Relation Networks]([Relation Networks for Object Detection: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1711.11575

[6]Jarvix贾博士：ROI Pooling和ROI Align: https://zhuanlan.zhihu.com/p/73138740

[7]目标检测“Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection”: https://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/78619614

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