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最新推荐文章于 2025-04-23 17:48:22 发布

勤劳的凌菲

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分类专栏：图像处理 Deep Learning

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Motivation

目标检测中常用到特征金字塔（FPN），在各网络中证明FPN确实有效，通常认为其有效得益于两个方面：（1）多尺度特征融合：融合了多种高分辨率和低分辨率的特征获取到更好的特征表达；（2）分而治之：根据目标的大小在不同层进行目标检测。
目标检测的网络结构可以分为三大部分：backbone、encoder、decoder，如下所示：
在这里插入图片描述

对encoder设计如下结构Figure 1进行实验，验证FPN的有效性是得益于多特征融合还是分而治之
在这里插入图片描述
通过实验发现SiMo作为encoder，其输入只有C5特征层，并未进行特征融合，可以获得和MiMo相当的效果，而MiSo和SiSo作为encoder，检测效果大幅下降。这表明：1）C5特征层对于不同尺度的目标含有足够的上下文信息，因此SiMo作为encoder能获得不错的检测效果；2）分而治之的作用远超多尺度融合。
采用SiMo来进行分而治之的缺点是：计算量大，检测器运行速度慢。
因此，本文的encoder采用SiSo的结构作为encoder，但采用两种方式：Dilated Encoder(分而治之的思想)和Uniform Matching来提升SiSo作为encoder的检测效果。

本文算法

SiSo与MiMo相比，性能下降的两个主要原因是：1.C5的感受野是受限的，因此在不同尺寸目标上的检测性能下降；2.单层特征产生的sparse anchor会导致正负anchor的失衡。

Limited Scale Range（应对第一个感受野受限的问题）

SiSo输入为C5特征层，为产生不同的感受野，本文通过对常规卷积和空洞卷积进行stack来增大感受野，如图5所示，Resisual Blocks中的卷积采用不用dilationrate的空洞卷积，从而产生不同的感受野，以覆盖所有尺寸的目标。

在这里插入图片描述

Imabance Problem on Position Anchors(应对正负anchor失衡的问题)

SiSo相比于MiMo，anchor的数量会从100k将为5k，因此anchor比较sparse。几种不同的正anchor匹配方法基于单层特征产生的正anchor分布如下所示：
在这里插入图片描述
本文采用Uinform Matching：对于每个GT box，选取k个最近的anchor(k nearest)作为正anchor，这样所有的GT box不论尺寸大小都有相同数据的正anchor；此外本文还依据Max-IoU匹配的原则，在Uniform Matching时，设定IoU阈值以去除大IoU（>0.7）的负anchor和小IoU（<0.15）的正anchor。