ICCV2019 | 旷视科技提出：ThunderNet（轻量实时）目标检测网络

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作者：牛奶可乐201809180155732

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背景

《ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection》是2019 ICCV的论文，也是旷视孙剑组的论文。该论文早几个月就挂在arXiv上了，个人感觉这篇还是奔着应用去的，工程性较强。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.11752

一、研究动机

本篇论文最主要的目标是设计一个轻量实时的two-stage目标检测算法。从算法上说，two-stage毕竟比one-stage算法性能要好，检出也比较稳定。作者在原有的lighthead rcnn的基础上进行了再设计，对backbone、RPN、head都进行了修改，增加了CEM，SAM，从而在加速的同时又提升了性能。

二、研究方法

整体框架如图所示，下面分几个模块介绍下：

1）backbone

首先在该论文中采用输入320x320的分辨率，并且作者通过实验得出了一个结论：输入的分辨率要和主干网络相匹配。低分辨率和大主干网络或者高分辨率和小主干网络都不是最优的。

针对320x320的分辨率，作者设计了新的backbone。主要有两点：1）要有大的感受野。主要是获取足够多的局部信息，对目标位置至关重要。2）兼顾浅层特征和深层特征。浅层特征包含更多的位置信息。

在此基础，作者认为ShuffleNetv2缺乏浅层特征，并进行了改进，提出了SNet，主要包括：SNet49，速度快；SNet535，准确率高；SNet146，兼顾速度和准确率。

改进主要包括：

（1）用5x5的depthwise卷积替代3x3，这是为了增加感受野；

（2）在SNet535和146中，直接去除了conv5，同时增加了浅层特征的通道数，获取丰富的位置信息；在SNet49中，则是对conv5进行了压缩。

总体情况如下图所示：

2）RPN部分

作者采用5x5的depthwise卷积和1x1的普通卷积替代3x3卷积，降低了计算量。（不知道在ARM上depthwise卷积优化得怎么样，是不是速度确实更快）

3）detection head

主要是对light head RCNN的修改，α=5替换原来的α=10，同时使用PSRoI align代替RoI warping。

4）CEM模块（Context Enhancement Module）

区别于FPN，该网络应该只有一个尺度的特征进行检测。借鉴FPN的思想，最后的特征会做一个融合，包括浅层特征和深层的特征。具体结构如图所示。

5）SAM模块（Spatial Attention Module）

借鉴注意力机制的思想，做一个通道上的attention：

由RPN的特征产生一个权重，对CEM的特征进行加权，得到RCNN中待检测的特征。

三、实验结果

从消融实验中可以看到本文的研究思路，SRPN和SRCN降低了一半的计算量，但是性能只掉了0.3个点。CEM和SAM增加了少量的计算量，却提升了2个点。

最后性能对比，最高是28.0，和MobileNet-SSD相似的计算量，却高了9个点。

四、总结分析

总体上，感觉还是有很大的工程价值，SNet、SRPN、SRCN、CEM和SAM大多数现有方法的简单改进，但是实现了ARM上的快速检测，同时得出了一些设计的原则和技巧，还是有比较大的借鉴意义的。

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