【目标检测】19、FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

论文：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

代码：https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/configs/FCOS-Detection

出处：ICCV2019

FCOS 贡献：

• 证明了目标检测也可以像语义分割那样，使用单阶段来实现
• 检测任务可以实现 proposal-free 和 anchor-free 来实现，可以很大程度降低超参数的设计和调试，使得目标检测任务更优美简单
• FCOS 达到了当前单阶段检测的 SOTA，并且也可以被用作两阶段网络中的 RPN 网络
• 使用 ResNeXt-32x8d-101-FPN，在 COCO 上得到了 42.1% AP

一、背景

当时主流的目标检测算法，如 Faster RCNN、SSD、YOLOv2/v3 等，都是基于 proposal 或 anchor 的方法，使用这些预定义的 anchor 是这些方法成功的主要原因。但这些方法也有一些缺陷：

• 检测效果严重依赖于预定义框的尺寸、宽高比、数量等等，如 RetinaNet 通过调节这些超参数，就在 COCO 上提高了 4 AP，所以 anchor-based 方法需要细致的调节这些超参数
• 由于目标大小和尺度跨度较大，所以尽管使用很丰富的参数，也有不能覆盖的情况
• anchor-based 方法为了提升效果，一般会使用很多的 anchor，但很多 anchor 其实是覆盖到负样本上了，有很严重的正负样本不平衡问题
• 过多的 anchor 会在训练的时候和真值计算 IoU 的时候增加很大的计算量

基于 FCN 的方法在语义分割、关键点检测、深度估计等领域都取得了较好的效果，同样作为密集预测任务，目标检测由于有 anchor 所以一直不能实现端到端的单阶段预测。

所以研究者就提出了问题：目标检测能通过逐点预测来实现吗？

在 FCOS 之前，也有一些 FCN-based 方法用于解决目标检测的问题，如 Dense-Box 和 UnitBox。这些结构在输出的特征图上，直接预测一个 4D 向量 + class 类别，如图 1 左侧所示，4D 向量表示从某个点到 bbox 的 4 个边的距离。

为了解决 bbox 大小不同的问题，DenseNet 将输入图像 resize 到相同大小，所以就需要使用金字塔的特征来进行目标检测。且这些方法难以解决单个点对应多个目标的问题，如图 1 右侧所示。更多的用于文字检测等目标无相交的情况，难以解决目标高度相交的情况。

二、方法

FCOS 方法是第一个使用逐个像素点来预测的目标检测方法，并且提出了 centerness 分支，来抑制 low-quality bbox 并提升检测效果。

2.1 全卷积单阶段目标检测器

1、训练样本构建

假设：

• backbone 的第 $i$ 层的特征图为 $F_i\in R^{H\times W\times C}$
• $s$ 是在该层前所经历的 stride
• bbox 的真值可以表示为 $B_i$，$B_i=(x_0^i,y_0^i,x_1^i,y_1^i,c^i)\in R^4\times 1,2,...,C$ （分别表示左上和右下角点，和类别）

对于特征图 $F_i$ 中的任意位置 $(x,y)$，可以将其推回到该层特征图的输入特征图的位置 $(\lfloor \frac{s}{2}\rfloor +xs,\lfloor \frac{s}{2}\rfloor +ys$。

本文提出的检测器是直接回归每个位置上的目标的bbox，也就是将每个像素位置看做一个训练样本，而非将每个 anchor box 看做训练样本。（anchor-based 检测器是回归每个 anchor 和真实框的偏移）

如何判定正负样本：

• 如果某个像素位置落入真实的 bbox 内，而且类别和真实的类别相同，则定义为正样本
• 否则判定其为负样本，且类别为 0 （background class）

回归的目标：

• $t^{\ast }=(l^{\ast },t^{\ast },r^{\ast },b^{\ast })$ 是每个像素位置（sample）所要回归的目标，分别表示从 sample 的位置到 bbox 的四个边的距离，如图 1 左侧所示。当一个点同时落入多个框的时候，被认为是 “ambiguous sample”，也就是 “模棱两可” 的框，选择最小面积的框作为回归目标。
• 如果一个像素位置 $(x,y)$ 和 bounding box $B_i$ 是相关的，则训练时的回归目标可以被格式化为如下形式，从下面的公式中也能看出，FCOS 能够使用尽可能多的 sample 来作为训练样本（作者认为这也是 FCOS 能超越 anchor-based 方法的一个主要原因）
  

2、网络输出

在 backbone 的后面，连接了 4 层卷积层，来进行分类和回归，并且由于回归的目标总数正的，所以，作者在回归分支的后面使用 $exp(x)$ 来将任何 $(0,\infty )$ 的实数进行映射。

• 80D 的分类结果（以 COCO 为例）
• 4D 的回归结果 $t=(l,t,r,b)$

分类器：C 个二分类分类器

优势：输出参数少

• FCOS 比 anchor-based 方法的输出参数少 9x，因为 anchor-based 方法在每个位置都放置了约 9 个不同大小的 anchors

3、Loss 函数

• $L_{cls}$ 是 focal loss
• $l_{reg}$ 是 IoU loss
• $N_{pos}$ 是正样本的数量
• $\lambda$ 是 1（为了平衡权重）
• $\Sigma$ 的作用范围是特征图上的所有像素点
• KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 15: 1_{\{c_i^*\>0}}̲ 是一个调节因子，当$c_i^{\ast }>0$ 时为 1，其他情况为 0

4、推理

FCOS 的推理是很直接的：

• 输入图像并经过 backbone 和 head
• 得到每个位置的特征图分类得分 $p_{x,y}$ 和回归得分 $t_{x,y}$
• 选择 $p_{x,y}>0.05$ 的作为正样本，并得到预测框（公式1）

2.2 Multi-level Prediction with FPN for FCOS

下面介绍 FCOS 可能产生的两个问题，但可以通过多尺度特征 FPN 解决的：

1、特征图分辨率大幅降低（如 16x）可能产生的低 Recall

在 anchor-based 检测器中，由于降低分辨率导致的低 recall 可以通过使用低 IoU 阈值来得到补偿。

但对于 FCOS，可能第一眼会觉得低分辨率会造成其 recall 比 anchor-based 方法低的原因在于其不可能恢复在最终的特征图上没有对应sample的目标。

但在表 1 中，作者也验证了 FCOS 能达到和 RetinaNet 等方法甚至更好的 recall，而且通过使用 FPN，能进一步提高。

2、真值框的重合可能导致训练时候的样本模棱两可

在训练过程中，到底该位置应该回归哪个框呢？

这个模棱两可的问题可能降低 FCN based 检测器。

本文也验证了可以很好的解决该问题：

和 FPN 一样，本文作者也在不同分辨率的特征图上来预测不同尺度的目标，使用了 5 个 level 的特征图 $P_3,P_4,P_5,P_6,P_7$，其总 stride 分别为 8、16、32、64、128。

• $P_3,P_4,P_5$ 是通过 backbone $C3,C_4,C_5$ 经过 1x1 卷积来得到的（如图 2）
• $P_6$ 是在 $P_5$ 后使用 stride=2 的卷积得到的，$P_7$ 是在 $P_6$ 后使用 stride=2 的卷积得到的

Anchor-based 是怎么给不同分辨率的特征图分配 anchor 的呢？

Anchor-based 方法是给不同 level 的特征图分配不同大小的 anchor box

FCOS 是怎么分配 anchor 的呢？

FCOS 直接限制 bbox 回归的数值的范围

• 首先，在每个特征图的每个位置上计算回归目标值 $t^{\ast }=(l^{\ast },t^{\ast },r^{\ast },b^{\ast })$
• 接着，如果某个位置的结果满足 $max(l^{\ast },t^{\ast },r^{\ast },b^{\ast })>m_i$ 或 $max(l^{\ast },t^{\ast },r^{\ast },b^{\ast })<m_{i-1}$，则认定该位置为负样本，也不用回归 bbox。$m_i$ 是在 level $i$ 的特征图需要回归的最远距离。$m_2,m_3,m_4,m_5,m_6$ 分别设置为 0, 64, 128, 256, 512 和 $\infty$。由于不同大小的目标被分配到了不同 level 的特征图上，而且有重叠的目标一般大小都不一样，可以被分配到不同尺度的特征图上去，所以，多尺度金字塔特征，能够很好的解决 FCOS 的前景模棱两可问题。
• 最后，作者对不同尺度特征共享 head，可以提高检测效果，并提升了效率。但是，由于不同 level 的特征图需要回归不同尺度的目标（如 P3 回归的尺度为 [0,64]），所以使用一个共享头是不太合理的。故此，作者没有使用标准的 $exp(x)$，而是使用了 $exp(s_{i}x)$，$s_i$ 也是一个可训练的参数，可以根据特征图的 level 自动调节尺度。

2.3 Center-ness for FCOS

虽然使用 FPN 可以弥补不同尺度目标的识别问题，但 FCOS 还是和 anchor-based 方法的效果有一定的差距。

主要原因在于，预测产生了很多距离目标中心点很远的低质量 bbox

如何解决距离中心点很远的低质量 bbox？

作者在原来的两个 branch 的基础上，添加了一个 centerness 分支，来预测每个位置的 “centerness”，即该位置和真实目标中心点的位置，如图 2 所示。

• 为了减缓衰落，使用了根号
• centerness 的范围是 （0,1），使用二值交叉熵损失来训练（添加到公式 2 的 loss 函数）
• 在测试时，final score（用于 NMS 框排序）是 centerness $\times$ classification score 得到的，所以可以降低远离中心点的位置（即 low-quality 位置）的权重，可以通过 NMS 过滤掉很大一部分 low-quality 位置，提升检测效果。

极端情况下：

• 如果某一个点在box边界，那么centerness就是0
• 如果刚好在box中心，这个值就是1。centerness的值在0-1之间
• 测试的时候，作者将centerness乘以类别score作为新的score，这样就降低了远离中心点的location的分数;,在NMS阶段将会大概率过滤掉它们。

从 anchor-based 检测器的角度来看，anchor-based 方法使用两个 IoU 阈值（$T_{low}$ 和 $T_{high}$ 来将 anchor 分为 negative、ignore、positive，centerness 可以被看做一个 soft threshold。

三、效果

使用 ResNeXt-32x8d-101-FPN，在 COCO 上得到了 42.1% AP

使用 centerness 的效果对比：

如图 7 所示：

• 使用 centerness 前，有很多 low-quality bbox 的类别得分很高，很难被 NMS 消除
• 使用 centerness 后，这些点都被推到了左上角，即降低类别得分置信度，更容易被消除
  
  如图 8 所示，FCOS 可以很好的检测被遮挡、高重叠的各种不同大小的目标。