目标检测之多尺度融合

多尺度

卷积神经网络通过逐层抽象的方式来提取目标的特征，其中一个重要的概念就是感受野。
高层网络的感受野比较大，语义信息表征能力强，但是特征图的分辨率低，几何信息的表征能力弱（空间几何特征细节缺乏）；
低层网络的感受野比较小，几何细节信息表征能力强，虽然分辨率高，但是语义信息表征能力弱。
高层的语义信息能够帮助我们准确的检测或分割出目标，而低层的细节信息可以准确地包含物体位置信息。
高层与低层特征即为不同尺度。

常见应用不同尺度

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(a) Featurized image pyramid：这种方式就是先把图片弄成不同尺寸的，然后再对每种尺寸的图片提取不同尺度的特征，再对每个尺度的特征都进行单独的预测，这种方式的优点是不同尺度的特征都可以包含很丰富的语义信息，但是缺点就是时间成本太高。

(b) Pyramid feature hierarchy：这是SSD采用的多尺度融合的方法，即从网络不同层抽取不同尺度的特征，然后在这不同尺度的特征上分别进行预测，这种方法的优点在于它不需要额外的计算量。而缺点就是有些尺度的特征语义信息不是很丰富，此外，SSD没有用到足够低层的特征，作者认为低层的特征对于小物体检测是非常有帮助的。

FPN 特征金字塔(Feature Pyramid Network)

而FPN则是融合了以上三种特点提出的多尺度融合模型

为了使得不同尺度的特征都包含丰富的语义信息，同时又不使得计算成本过高，FPN就采用top down和lateral connection的方式，让低层高分辨率低语义的特征和高层低分辨率高语义的特征融合在一起，使得最终得到的不同尺度的特征图都有丰富的语义信息。

特征金字塔的结构主要包括三个部分：bottom-up，top-down和lateral connection。
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Bottom-up

Bottom-up的过程就是将图片输入到backbone ConvNet中提取特征的过程中。Backbone输出的feature map的尺寸有的是不变的，有的是成2倍的减小的。对于那些输出的尺寸不变的层，把他们归为一个stage，那么每个stage的最后一层输出的特征就被抽取出来。以ResNet为例，将卷积块conv2， conv3， conv4， conv5的输出定义为{ C2,C3,C4,C5 } ，这些都是每个stage中最后一个残差块的输出，这些输出分别是原图的{1/4,1/8,/1/16 ,1/32}倍，所以这些特征图的尺寸之间就是2倍的关系。

Top-down

Top-down的过程就是将高层得到的feature map进行上采样然后往下传递，这样做是因为，高层的特征包含丰富的语义信息，经过top-down的传播就能使得这些语义信息传播到低层特征上，使得低层特征也包含丰富的语义信息。本文中，采样方法是最近邻上采样，使得特征图扩大2倍。上采样的目的就是放大图片，在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的像素，在本文中使用的是最近邻上采样(插值)。这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求像素的四个邻近像素中，将距离待求像素最近的邻近像素值赋给待求像素。设待求像素的坐标为**(i+u,j+v)** ，( i，j 为正整数， u，v 为大于零小于1的小数)，则待求像素灰度的值的计算方式如下图所示：
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如果 (i+u,j+v) 落在A区域内，即 u<0.5,v<0.5 ，则将a点的像素值赋给待求像素，同理，落在B区则将b点的像素值赋给待求像素，落在C区则赋予c点的像素值，落在D区则赋予d点的像素值。最邻近法计算量较小，但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续，在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状。

Lateral connection

如下图所示，lateral connection主要包括三个步骤：

(1) 对于每个stage输出的feature map C_n，都先进行一个1*1的卷积降低维度。

(2) 然后再将得到的特征和上一层采样得到特征图 P_n+1进行融合，就是直接相加，element-wise addition。因为每个stage输出的特征图之间是2倍的关系，所以上一层上采样得到的特征图的大小和本层的大小一样，就可以直接将对应元素相加。

(3) 相加完之后需要进行一个33的卷积才能得到本层的特征输出 P_n 。使用这个33卷积的目的是为了消除上采样产生的混叠效应(aliasing effect)，混叠效应应该就是指上边提到的‘插值生成的图像灰度不连续，在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状’。在本文中，因为金字塔所有层的输出特征都共享classifiers/ regressors，所以输出的维度都被统一为256，即这些3*3的卷积的channel都为256。
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应用

Feature Pyramid Network for RPN

下图所示为Faster R-CNN中的RPN的网络结构，接收单尺度的特征输入，然后经过33的卷积，并在feature map上的每个点处生成9个anchor(3个尺寸，每种尺寸对应3个宽高比)，之后再在两个分支并行的进行11卷积，分别用于对anchors进行分类和回归。这是单尺度的特征输入的RPN。
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所以将FPN和RPN结合起来，那RPN的输入就会变成多尺度的feature map，那我们就需要在金字塔的每一层后边都接一个RPN head(一个33卷积，两个11卷积)，如下图所示，其中 P₆ 是通过 P₅ 下采样得到的。

在生成anchor的时候，因为输入是多尺度特征，就不需要再对每层都使用3种不同尺度的anchor了，所以只为每层设定一种尺寸的anchor，图中绿色的数字就代表每层anchor的size，但是每种尺寸还是会对应3种宽高比。所以总共会有15种anchors。此外，anchor的ground truth label和Faster R-CNN中的定义相同，即如果某个anchor和ground-truth box有最大的IoU，或者IoU大于0.7，那这个anchor就是正样本，如果IoU小于0.3，那就是负样本。此外，需要注意的是每层的RPN head都参数共享的。

YOLOV3

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FPN进阶增强版PANet

PANet采用的是R-CNN系列Two-Stage检测模型

PANet 最大的贡献是提出了一个自顶向下和自底向上的双向融合骨干网络，同时在最底层和最高层之间添加了一条“short-cut”，用于缩短层之间的路径。PANet还提出了自适应特征池化（Adaptive Features Pooling）和全连接融合（Fully-connected Fusion）两个模块。其中自适应特征池化可以用于聚合不同层之间的特征，保证特征的完整性和多样性，而通过全连接融合可以得到更加准确的预测mask。

PANet的网络结构如图1所示，它由5个核心模块组成。其中(a)是一个FPN，(b)是PAN增加的自底向上的特征融合层，（c)是自适应特征池化层，(d)是PANet的bounding box预测头，(e)是用于预测掩码的全连接融合层。

自底向上

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PANet在FPN的自上向下的路径之后又添加了一个自底向上的路径，通过这个路径PANet得到[N2,N3,N4,N5] 共4个Feature Map。PANet的融合模块如下图所示，它通过一个更浅层的 N_i 和更深层的 P_i+1 融合的方式得到它的下一层，以 N2 到 N3 的计算为例，它的代码片段如下。它先通过一个步长为 2 的 33 卷积对 N2 进行降采样，再通过单位加的方式将P3和降采样之后的Feature Map进行特征融合。接着再使用一个 33 的卷积对特征进行融合，增加融合之后的特征的表征能力。最后使用ReLU激活函数对特征进行非线性化。在PANet中，N3,N4,N5 均是采用上面的融合方式，而 N2 是直接复制的 P2 的值。

N3 = KL.Add(name="panet_p3add")([P3, KL.Conv2D(256, (3, 3), strides=2,             padding="SAME", name="panet_n2downsampled")(N2)])
N3 = KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="SAME", name="panet_n3")(N3)
N3 = KL.Activation('relu')(N3)

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此外PANet还在自顶向下模块和自底向上模块各添加了一个跨越多层的shortcut，如图1中的红色和绿色虚线。用于缩短层之间的路径。

RPN

因为PANet是一个双阶段的检测模型，因此它也使用了RPN结构。在RPN中它的输入是[P2, P3, P4, P5, P6]。RPN部分的细节和Faster R-CNN保持一致。

自适应特征池化

在FPN中，每个Feature Map都会输出一个预测结果。FPN这么做的原因是出于感受野和网络深度成正比的关系，即网络越深，网络上的像素点的感受野越大。但其实不同的层次的Feature Map的不同特性并不仅仅只有感受野，还有它们不同的侧重点，基于这个思想，PANet提出了融合所有层的Feature Map的池化操作：自适应特征池化层。

自适应特征池化如图4所示。它先将通过RPN提取的ROI压缩成一维的特征向量，然后通过取max或者取和的方式进行不同Feature Map的融合，最后在融合之后的基础上进行bounding box和类别的预测。

class AdaptiveFeaturePooling(KE.Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(AdaptiveFeaturePooling, self).__init__(**kwargs)
    def call(self, inputs):
        x2, x3, x4, x5 = inputs
        x = tf.maximum(tf.maximum(x2, x3), tf.maximum(x4, x5))
        # x = tf.add_n([x2, x3, x4, x5])
        return x
    def conpute_output_shpae(self, input_shape):
        return input_shape[0]

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