目标检测：Nms-Free时代
极市导读
过去，无需nms的目标检测，很美很纯粹，但几乎没人想过应用到业务上。然而经过近些年的发展，性能甚至超过了nms-base。站在2021年的尾巴，回顾nms-free的发展，期待2022有更好的发展。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
本文脉络
什么是nms，为什么需要nms
什么是nms-free，有啥好处？
nms-free的发展历程
nms-free的现状与未来
什么是nms，为什么需要nms
nms是柠檬树的简称，懂得都懂，不懂请退出吧。nms原理请自行搜索。为啥需要柠檬树呢?
因为CNN做预测的时候，往往会对同一个目标产生多个proposal，因此需要nms过滤掉多余的预测框。
产生duplicate bbox的原因有CNN自身结构的原因，有时候feature map上很难决定相邻的两个特征点谁表示目标谁表示背景。尤其在一些目标边缘比较模糊的时候，如下图。另一方面，既然会产生duplicate bbox，还不如拥抱duplicate，通过规则让一个目标匹配多个proposal来增加正样本数量，使训练的前景与背景更加均衡，最后理直气壮用nms过滤就好了。Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection. CVPR2019
图片来源：Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection. CVPR2019[1]
此处统一术语。模型输出的框是候选框(proposal)。proposal会预测一个目标称为instance。人工标注的框为GT。训练阶段，如何让具体哪个proposal与哪个GT匹配的策略称为label assign，上面提到一个GT只跟一个proposal匹配称为one-to-one(o2o)，一个GT匹配多个proposal的方法称为many-to-one(m2o)。
so，要想实现nms-free，label assign必须是one-to-one的。
什么是nms-free，有啥好处？
nms-free就是不需要nms的目标检测，甚至可以认为没有后处理的目标检测。优势1.整体框架简洁，更少超参数。2.目标之间重叠严重的话就无法用了。
但目前的主流依然存在nms，足以说明nms的优势大于劣势。很多场景的目标检测，目标是稀疏的，此时many-to-one + nms组合简直不要太爽。
出现重叠怎么办？忽略就行，出现概率很低啦。教育甲方不能这样玩。甲方要退钱了？RotateAnchor[2]改一波。
Nice。甲方说不可描述场景依然漏检，还发来了图片[色迷迷]。
此时，nms党不慌不忙的掏出了《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions》[3]。每个proposal预测K个instance，意思是该proposal预测的地方可能有K个instance高度重叠。上图K>=2即可。
是不是有点类似anchor-base一个特征点有k个anchor，但anchor形状差异很大，人工匹配规则也无法解决高度重叠场景。一个proposal预测k个instance可看作对anchor做了修改。匹配的规则也做了修改：
b_i是第i个proposal，L_cls和L_reg分别是label交叉熵和bbox回归的loss。L(b_i)可以看作是EMDLoss（推土机距离），距离最小就是匹配方案。
由于一个proposal包含了多个instance，所以nms也做了相应的修改，称为set-nms，出自同一个proposal的k个instance必然非同一目标，iou再高也不能干掉。
等等，nms-base好像没啥毛病了，增加后处理算啥毛病。标题起错了，”who care nms-free”。
有一说一，nms使检测算法不够直观、简单，更像tradeoff的行为[挽尊]。nms-free简单的结构，降低了det学习的门槛。
nms-free的发展历程
此处挑比较有意思的论文介绍。如有遗漏或指正，欢迎留言。
《End-to-end people detection in crowded scenes》CVPR2016[4]
在Faster-rcnn、YOLOv1问世的2015年，这篇LSTM跨界搞目标检测的论文显得有些默默无闻。
该论文的主要思路是CNN作为enconder，LSTM作为decoder，把目标检测看成序列一个instance一个instance输出，每个instance包含置信度和bbox，当输出的置信度<0.5，则看作停止符停止往下预测。
那如何训练？label assign如何做？由于LSTM decoder的机制，instance按顺序输出，而GT无顺序。作者尝试了让GT按照从左到右等不同规则排序，并与排序的instance做匹配。
最后作者使用更好的策略，把instances与GTs匹配看成二分图匹配问题，并通过匈牙利算法确定最佳的匹配。具体算法自行搜索。简单的解析是：instance与GT做one-to-one匹配并求instance与GT的IoU，统计IoU之和。不同的匹配方案，IoU之和不同。通过匈牙利算法找到IoU之和最大的匹配方案，也就是本论文的最终方案。此算法后来几乎成了nms-free做label assign的标准解法。
《Relation Networks for Object Detection》CVPR2018[5]
作者借鉴了隔壁NLP的《attention is all your need》的思想，在backbone里面融合self-attention，思路是每个proposal通过attention了解图片中存在什么proposal，从而知道自身处于什么场景，提升准确率。例如一个屏幕，在沙发旁边是电视，在键盘旁边是显示器。如今没人会怀疑self-attention在cv的作用。
另外，论文提出了Duplicate removal network(DRN)代替nms，实现端到端训练。参考下图，DRN的思路是匹配到同一个GT的proposal，只取iou最大的，其他都是duplicate。DRN模块里面有个attention，让匹配到同一个GT的proposal只有iou最大的那个s1是1，其余是0。score是前景置信度，0-1之间，这里做了rank embed，根据score的大小降序排序，赋值范围是[1,N]。
《End-to-End Object Detection with Transformers》ECCV2020[6]
鼎鼎大名的DETR，借鉴了隔壁NLP的transformer，跟上文提到的《End-to-end people detection in crowded scenes》基于一样的方式，基本就是把LSTM部分改成了transformer。由于transformer同时输出结果的特性，作者默认DETR固定输出100个预测结果，如果没有那么多目标，则多出来的预测结果为空。同样通过匈牙利算法做label assignment。
后面基于transformer的XXDert/SwinXX不一一介绍了。coco的最高记录不断被刷新，可见transformer之强悍。
《Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection》[7]
此处不得不提pix2seq，已经不是借鉴隔壁NLP了，是把det套在NLP上。把GT的类别，坐标都看作词汇，一个一个输出。把bbox的位置离散化成“词汇表”，例如x方向的位置，离散成600个词汇，每个词汇表示图片中x方向的特定位置。Loss函数统一只用交叉熵。
表现虽然一般，但更加表明了序列模型的通用性，不同属性构造成序列进行预测。
上面几篇论文都是从NLP借鉴过来，LSTM - attention - transformer。他们都有一个特点，backbone能捕获全局特征，one-to-one做label assign没有任何违和感。而CNN这边many-to-one的label assign做了这么多年，看到transformer搞det效果不错，结构还优雅。也做了类似的尝试。
《End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network》CVPR2021[8]
从标题就看出对DETR的致敬，简称DeFCN。many2one的匹配策略是无法摆脱nms的关键，只有采用one2one的匹配策略才能摆脱nms。
POTO(Prediction-aware One-To-One)的label assign与DETR设计几乎一样。
Π是所有预测instance与GT的one2one匹配方案的集合，Π_hat是这个集合里面是Q之和最大的方案。Spatial prior是GT外接框所对应的feature map区域=1，其他区域=0，人为的限定了匹配的proposal必须在GT框内找。classification是预测类别的交叉熵，regression是定位的iou值。α是超参数。通过匈牙利算法找到最佳的Π_h。
然而融合spatial prior、classification、regression做label assignment并不是本论文的首次提出，AutoAssign就曾融合多种信息做many2one的label assign，效果让人十分惊艳。
作者意识到卷积网络结构天然更适合many2one，因为one2one的匹配让feature map变得sharp，激活的feature与其四周有明显的变化，不然容易出现duplicated predictions，显然attention结构更加擅长。针对CNN不够sharp，作者提出了3D Max Filtering(3DMF)，通过max pooling抑制周围Q得分也很高的proposal。
另外one2one带来更少的正样本使更难收敛，作者增加了一个one-to-many auxiliary loss(Aux Loss)。
类似基于FCN的nms-free的工作还有OneNet[9]，PSS[10]这里不展开介绍了。
nms-free的现状与未来
nms-free已经不单单只有结构简单，精度也追上来了。det的工程研发变得越来越简单。从结构上，类似模板匹配的CNN，天然不适用于one2one的匹配方法，本文介绍了RelationNet和DeFCN对此问题的两个解决方案。基于Transformer的模型天然没有这样的问题。没有后处理的det未来，也许FCN已经支撑不起来了，也许未来更多是CNN + transformer/MLP/XX的方法，CNN慢慢成为特征提取或者筛选的手段。
考虑工程落地，transformer频繁reshape对一些硬件不太友好。纯CNN的模型结构依然是首选，而纯CNN的det，nms还是很难被取代。
参考
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