Double-Head：檢測頭上再創(chuàng)新，提升精度（附原論文下載）

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06493.pdf

兩種頭結(jié)構(gòu)（即全連接頭和卷積頭）已廣泛用于基于 R-CNN 的檢測器中，用于分類和定位任務。然而，人們對這兩種頭結(jié)構(gòu)如何為這兩項任務工作缺乏了解。

一、背景

大多數(shù)兩階段目標檢測器共享一個用于分類和邊界框回歸的頭。兩種不同的頭結(jié)構(gòu)被廣泛使用。Faster RCNN在單級特征圖(conv4)上使用卷積頭(conv5)，而FPN在多級特征圖上使用全連接頭(2-fc)。然而，關于兩個任務（目標分類和定位），兩個頭結(jié)構(gòu)之間缺乏理解。

在今天分享中，研究者對全連接頭（fc-head）和卷積頭（conv-head）在兩個檢測任務上進行了徹底的比較，即目標分類和定位。我們發(fā)現(xiàn)這兩種不同的頭結(jié)構(gòu)是互補的。fc-head更適合分類任務，因為它的分類分數(shù)與建議與其對應的真實框之間的交集（IoU）更相關。同時，conv-head提供了更準確的邊界框回歸。

我們認為這是因為fc-head對空間敏感，候選的不同部分具有不同的參數(shù)，而conv-head的所有部分共享卷積核。為了驗證這一點，研究者檢查了兩個頭的輸出特征圖，并確認fc-head在空間上更加敏感。因此，fc-head更好地區(qū)分完整目標和部分目標的能力，而convhead更健壯地回歸整個對象（邊界框回歸）。

網(wǎng)絡的backbone可以使用常用的網(wǎng)絡，比如VGG、resnet，再加上FPN的結(jié)構(gòu)，根據(jù)一個ROIPooling輸出7×7×256大小的feature map，一般的做法是將這個featuremap接上一個全連接分支，在全連接后面接上一個分支輸出預測的BoundingBox位置信息，一個分支輸出對應位置的類別信息。如上圖（a）所示。

在得到7×7×256大小的feature map后，接上幾個卷積操作，再接上一個全連接，再在后面接上一個分支輸出預測的BoundingBox位置信息，一個分支輸出對應位置的類別信息。如上圖（b）所示。

二、前言

兩種頭結(jié)構(gòu)（即全連接頭和卷積頭）已廣泛用于基于 R-CNN 的檢測器中，用于分類和定位任務。然而，人們對這兩種頭結(jié)構(gòu)如何為這兩項任務工作缺乏了解。為了解決這個問題，研究者進行了徹底的分析并發(fā)現(xiàn)了一個有趣的事實，即兩個頭結(jié)構(gòu)對兩個任務有相反的偏好。具體來說，全連接頭（fc-head）更適合分類任務，而卷積頭（conv-head）更適合定位任務。

此外，研究者檢查了兩個頭的輸出特征圖，發(fā)現(xiàn)fc-head比conv-head具有更高的空間敏感性。因此，fc-head具有更強的區(qū)分完整目標和部分目標的能力，但對回歸整個目標并不魯棒。基于這些發(fā)現(xiàn)，研究者提出了一種Double-Head方法，它有一個專注于分類的全連接頭和一個用于邊界框回歸的卷積頭。沒有花里胡哨，新的方法在MS COCO數(shù)據(jù)集上分別從具有ResNet-50和ResNet-101骨干網(wǎng)絡的特征金字塔網(wǎng)絡 (FPN) 基線獲得+3.5和+2.8AP。

三、新框架詳細分析

Data Processing for Analysis：

為了進行公平的比較，研究者對預定義的候選而不RPN生成的候選對兩個頭進行分析，因為兩個檢測器具有不同的候選。預定義的候選包括圍繞不同大小的真實值框滑動窗口。對于每個真實對象，生成大約14,000個候選結(jié)果。這些候選與真實框之間的IoU（表示為proposal IoUs）逐漸從零（背景）變?yōu)橐唬ㄕ鎸嵖颍τ诿總€候選，兩個檢測器（fc-head和conv-head）生成分類分數(shù)和回歸邊界框。此過程適用于驗證集中的所有目標。

研究者將預定義的候選及其相應的GT之間的IoU統(tǒng)一分成20個bins，并相應地對這些候選進行分組。對于每組，計算分類分數(shù)的均值和標準差以及回歸框的IoU。上圖顯示了小型、中型和大型目標的結(jié)果。

Loss Function：

這里的損失函數(shù)與平時的一個head的計算是類似的，只是多一個分支而已，損失函數(shù)如下所示，是doublehead的損失函數(shù)加上rpn的損失函數(shù)：

上式中，ωfc和ωconv分別是doublehead中全連接和卷積的loss權重，Lfc、Lconv和Lrpn分別是doublehead中fc-head,conv-head,rpn的loss函數(shù)。具體采用哪種損失函數(shù)，這里同F(xiàn)PN，回歸采用smooth-l1，分類采用cross entropy loss。到這里基本就是doublehead的主要原理了，下面還有一些擴展。

擴展的doublehead結(jié)構(gòu)：

我們發(fā)現(xiàn)上面的原始doublehead中的每個分支都是關注自己的任務，比如卷積只關注回歸操作，全連接關注分類操作，而不同的head不只關注自己的任務對檢測器的性能還會有所提升。不只關注自己任務（Unfocused Task Supervision）的意思是，fc-head也會接受回歸任務的監(jiān)督信息，conv-head則會接受分類任務的監(jiān)督信息。如下圖所示。

擴展doublehead中的損失函數(shù)：

在訓練過程中，fc-head不僅要受到本身擅長的分類信息監(jiān)督還要受到回歸信息的監(jiān)督，同理conv-head也要受到兩個信息的監(jiān)督，先拿fc-head來說，損失函數(shù)如下所示：

conv-head，它的損失函數(shù)計算同fc-head:

擴展doublehead中的推斷：

看上面的結(jié)構(gòu)圖可以看出，分類結(jié)果是兩個head融合的結(jié)果，而回歸還是只采用卷積得到的結(jié)果。對于分類的融合方式如下式所示：

四、實驗結(jié)果

 Evaluations of detectors with different head structures on COCO val2017

Single-Conv和Double-Conv的比較。左：分類分數(shù)的平均值和標準差。 右：回歸框和GT之間IoU的均值和標準差。 Single-Conv的分類分數(shù)比Double-Conv高，而回歸結(jié)果是可比。

Comparison between Single-FC and Double-FC

AP over balance weights λfc and λconv

可視化