本文轉載自Smarter。

自從2018年8月CornerNet開始，Anchor-Free的目標檢測模型層出不窮，最近達到了井噴的狀態，宣告著目標檢測邁入了Anchor-Free時代。

其實Anchor-Free并不是一個新概念了，大火的YOLO算是目標檢測領域最早的Anchor-Free模型，而最近的Anchor-Free模型如FASF、FCOS、FoveaBox都能看到DenseBox的影子。

下面主要講一下有代表性的Anchor-Free模型(包括DenseBox、YOLO、CornerNet、ExtremeNet、FSAF、FCOS、FoveaBox)，分成3個部分來介紹(早期探索、基于關鍵點、密集預測)，具體細節就不展開了~

早期探索

1.DenseBox

最早知道這篇文章，是在去年剛接觸目標檢測的時候，看了一篇地平線對DenseBox作者的采訪，當時因為剛接觸感觸不深，但是從當前的時間節點回頭看，DenseBox的想法是多么的超前啊。采訪中說道，當年DenseBox其實早在2015年初就已經開發出來了，這比同期的Faster-RCNN系列提前數月，但是論文直到9月才在arxiv上發布。如果DenseBox能在2015年初就發表，那么最近幾年目標檢測的發展會不會是另外一番景象呢~~

地平線HorizonRobotics：黃李超：讓算法成為一種生活方式 | 地平線算法工程師特稿 |?https://zhuanlan.zhihu.com/p/24350950

兩點貢獻：

1.證明單個FCN可以檢測出遮擋嚴重、不同尺度的目標。

2.通過多任務引入landmark localization，能進一步提升性能。

如圖1所示，單個FCN同時產生多個預測bbox和置信分數的輸出。測試時，整個系統將圖片作為輸入，輸出5個通道的feature map。每個pixel的輸出feature map得到5維的向量，包括一個置信分數和bbox邊界到該pixel距離的4個值。最后輸出feature map的每個pixel轉化為帶分數的bbox，然后經過NMS后處理。

Ground Truth Generation

第一個通道ground truth map的正標簽區域由半徑為r的圓填充，圓的中心點位于bbox的中點。而剩下的4個通道由bbox的2個角點決定。

Refine with Landmark Localization

在FCN結構中添加少量層能夠實現landmark localization，然后通過融合landmark heatmaps和score map可以進一步提升檢測結果。

2.YOLO

YOLO將目標檢測作為一個空間分離的邊界框和相關的類概率的回歸問題。可以直接從整張圖片預測出邊界框和分類分數。

三個優點：

1.速度快

2.通過整幅圖進行推理得到預測結果

3.能學到目標的一般特征

Unified Detection

YOLO將輸入圖片分成SXS個網格，如果某個目標的中心點落到其中一個格點，那么該格點就負責該目標的檢測。每個格點預測出B個bbox和每個bbox的置信分數。

定義置信度為：

每個bbox由5個預測值組成：x，y，w，h 和 置信度。每個格點也預測C個類概率

測試的時候，將類概率和置信分數相乘，得到類置信分數

舉個例子，在Pascal VOC數據集上評估YOLO，使用S=7，B=2，VOC有20類，所以C=20，那么最終的預測結果是7x7x30的向量。

DenseBox和YOLO的區別：

1.DenseBox應用于人臉檢測，相當于只有兩類，而YOLO是通用檢測，通常大于兩類。

2.DenseBox是密集預測，對每個pixel進行預測，而YOLO先將圖片進行網格化，對每個grid cell進行預測。

3.DenseBox的gt通過bbox中心圓形區域確定的，而YOLO的gt由bbox中心點落入的grid cell確定的。

基于關鍵點

3.CornerNet

兩點貢獻：

1.通過檢測bbox的一對角點來檢測出目標。

2.提出corner pooling，來更好的定位bbox的角點。

Detecting Corners

首先預測出兩組heatmaps，一組為top-left角點，另一組為bottom-right角點。每組heatmaps有C個通道，表示C個類別，尺寸為HxW。每個通道是一個binary mask，表示一個類的角點位置。

對于每個角點來說，只有一個gt正例位置，其他都為負例位置。訓練時，以正例位置為圓心，設置半徑為r的范圍內，減少負例位置的懲罰(采用二維高斯的形式)，如上圖所示。

Grouping Corners

受到多人姿態估計論文的啟發，基于角點embedding之間的距離來對角點進行分組。

Corner Pooling

在每個pixel位置，最大池化第一個feature map右方的所有特征向量，最大池第二個feature map下方的所有特征向量，然后將兩個池化結果相加。

4.ExtremeNet

兩個貢獻：

1.將關鍵點定義為極值點。

2.根據幾何結構對關鍵點進行分組。

作者使用了最佳的關鍵點估計框架，通過對每個目標類預測4個多峰值的heatmaps來尋找極值點。另外，作者使用每個類center heatmap來預測目標中心。僅通過基于幾何的方法來對極值點分組，如果4個極值點的幾何中點在center map上對應的分數高于閾值，則這4個極值點分為一組。

offset的預測是類別無關的，而極值點的預測是類別相關的。center map沒有offset預測。網絡的輸出是5xC heatmaps和4x2offset maps，C是類別數。

Center Grouping

分組算法的輸入是每個類的5個heatmaps，一個center heatmap和4個extreme heatmaps，通過檢測所有的峰值來提取出5個heatmaps的關鍵點。給出4個極值點，計算幾何中心，如果幾何中心在center map上對應高響應，那么這4個極值點為有效檢測。作者使用暴力枚舉的方式來得到所有有效的4個關鍵點。

CornerNet和ExtremeNet的區別：

1.CornerNet通過預測角點來檢測目標的，而ExtremeNet通過預測極值點和中心點來檢測目標的。

2.CornerNet通過角點embedding之間的距離來判斷是否為同一組關鍵點，而ExtremeNet通過暴力枚舉極值點、經過中心點判斷4個極值點是否為一組。

密集預測

5.FSAF

Motivation

讓每個實例選擇最好的特征層來優化網絡，因此不需要anchor來限制特征的選擇。

一個anchor-free的分支在每個特征金字塔層構建，獨立于anchor-based的分支。和anchor-based分支相似，anchor-free分支由分類子網絡和回歸子網絡。一個實例能夠被安排到任意層的anchor-free分支。訓練期間，基于實例的信息而不是實例box的尺寸來動態地為每個實例選擇最合適的特征層。選擇的特征層學會檢測安排的實例。推理階段，FSAF模塊和anchor-based分支獨立或者聯合運行。

Feature Selective Anchor-Free Module

在RetinaNet的基礎上，FSAF模塊引入了2個額外的卷積層，這兩個卷積層各自負責anchor-free分支的分類和回歸預測。具體的，在分類子網絡中，feature map后面跟著K個3x3的卷積層和sigmoid，在回歸子網絡中，feature map后面跟著4個3x3的卷積層和ReLU。

Ground-truth

白色為有效區域，灰色為忽略區域，黑色為負樣本區域。

Online Feature Selection

實例輸入到特征金字塔的所有層，然后求得所有anchor-free分支focal loss和IoU loss的和，選擇loss和最小的特征層來學習實例。訓練時，特征根據安排的實例進行更新。推理時，不需要進行特征更新，因為最合適的特征金字塔層自然地輸出高置信分數。

6.FCOS

四個優點：

1.將檢測和其他使用FCN的任務統一起來，容易重用這些任務的思想。

2.proposal free和anchor free，減少了超參的設計。

3.不使用trick，達到了單階段檢測的最佳性能。

4.經過小的修改，可以立即拓展到其他視覺任務上。

和語義分割相同，檢測器直接將位置作為訓練樣本而不是anchor。具體的，如果某個位置落入了任何gt中，那么該位置就被認為是正樣本，并且類別為該gt的類別。基于anchor的檢測器，根據不同尺寸安排anchor到不同的特征層，而FCOS直接限制邊界框回歸的范圍(即每個feature map負責一定尺度的回歸框)。

Center-ness

為了剔除遠離目標中心的低質量預測bbox，作者提出了添加center-ness分支，和分類分支并行。

開根號使center-ness衰退緩慢。center-ness范圍為0-1之間，通過BCE訓練。測試時，最終分數由center-ness預測結果和分類分數乘積得到。

7.FoveaBox

Motivation

人類眼睛的中央凹：視野(物體)的中心具有最高的視覺敏銳度。FoveaBox聯合預測對象中心區域可能存在的位置以及每個有效位置的邊界框。由于特征金字塔的特征表示，不同尺度的目標可以從多個特征層中檢測到。

FoveaBox添加了2個子網絡，一個子網絡預測分類，另一個子網絡預測bbox。

Object Fovea

目標的中央凹如上圖所示。目標中央凹只編碼目標對象存在的概率。為了確定位置，模型要預測每個潛在實例的邊界框。

FSAF、FCOS、FoveaBox的異同點：

1.都利用FPN來進行多尺度目標檢測。

2.都將分類和回歸解耦成2個子網絡來處理。

3.都是通過密集預測進行分類和回歸的。

4.FSAF和FCOS的回歸預測的是到4個邊界的距離，而FoveaBox的回歸預測的是一個坐標轉換。

5.FSAF通過在線特征選擇的方式，選擇更加合適的特征來提升性能，FCOS通過center-ness分支剔除掉低質量bbox來提升性能，FoveaBox通過只預測目標中心區域來提升性能。

(DenseBox、YOLO)和(FSAF、FCOS、FoveaBox)的異同點：

1.都是通過密集預測進行分類和回歸的。

2.(FSAF、FCOS、FoveaBox)利用FPN進行多尺度目標檢測，而(DenseBox、YOLO)只有單尺度目標檢測。

3.(DenseBox、FSAF、FCOS、FoveaBox)將分類和回歸解耦成2個子網絡來得到，而(YOLO)分類和定位統一得到。

總結：

1.各種方法的關鍵在于gt如何定義

ps：關于這一點我稍加一點補充，目標檢測的gt是一個矩形框，然而用這個矩形框信息來檢測目標顯然是不合理的，因為矩形框內只有一小部分是目標，而剩下的是背景，這可能會導致檢測器的精度下降，而最近的一些anchor-free模型其實是改變了gt的定義，比如cornernet定義為角點，extremenet定義為極值點和中心點，FSAF、FoveaBox定義為矩形框的中間區域，FCOS雖然是矩形框，但是經過center-ness抑制掉低質量的框，其實也是一種變相的將gt定義為矩形框中心區域。gt重新定義之后，需要檢測的目標語義變得更加明確了，有利于分類和回歸。

所以，我認為設計合適的gt，是提升目標檢測速度和精度的關鍵！

個人所見，歡迎探討～

2.主要是基于關鍵點檢測的方法和密集預測的方法來做Anchor-Free

3.本質上是將基于anchor轉換成了基于point/region

Reference【1】DenseBox: Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection【2】You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection【3】CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints【4】Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points【5】Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection【6】FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection【7】FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector

END

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總結

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