圖解物體檢測中的Anchors

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今天，我將討論在物體檢測器中引入的一個(gè)優(yōu)雅的概念 —— Anchors，它是如何幫助檢測圖像中的物體，以及它們與傳統(tǒng)的兩階段檢測器中的Anchor有何不同。

像往常一樣，讓我們看看在哪些問題中，anchors被引入作為解決方案。

在開始使用anchors之前，讓我們看看兩階段物體檢測器是如何工作的，以及它們實(shí)際上是如何促進(jìn)單階段檢測器的發(fā)展的。

兩階段物體檢測器：傳統(tǒng)的兩階段物體檢測器檢測圖像中的物體分兩階段進(jìn)行：

1. 第一階段：第一階段遍歷輸入圖像和物體可能出現(xiàn)的輸出區(qū)域(稱為建議區(qū)域或感興趣的區(qū)域)。這個(gè)過程可以通過外部算法(例如：selective search)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成。
2. 第二階段：第二階段是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它接受這些感興趣的區(qū)域，并將其分類到一個(gè)目標(biāo)物體類中。

為了簡單起見，我會介紹一個(gè)著名的兩級探測器 —— Faster-RCNN。兩個(gè)階段都包含了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1. 第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測一個(gè)物體可能出現(xiàn)的位置(也稱為objectness得分)。它基本上就是一個(gè)對前景(物體)和背景的分類。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)被稱為區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)，又名RPN。
2. 提取區(qū)域建議后，對輸入圖像中對應(yīng)的位置進(jìn)行裁剪，送入下一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，假設(shè)有N個(gè)目標(biāo)類。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測在那個(gè)位置上存在什么物體。

步驟2看起來非常簡單，因?yàn)樗梢詺w結(jié)為圖像分類，即將目標(biāo)物體分成N個(gè)類別中的一個(gè)。

讓我們深入研究第1步。

(a) 這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何預(yù)測這些目標(biāo)的位置？

(b) 如果可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前景和背景的分類，那么為什么不訓(xùn)練它一次預(yù)測所有N個(gè)類呢？

(a) 的解決方案就是anchors，(b)的答案是肯定的，我們可以用一個(gè)單一的網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行N-way目標(biāo)檢測，這樣的網(wǎng)絡(luò)就是眾所周知的單階段目標(biāo)檢測器。單階段檢測器與Faster-RCNN中第一個(gè)階段的網(wǎng)絡(luò)幾乎相同。

我說SSD和RPN幾乎是一樣的，因?yàn)樗鼈冊?strong>概念上是相同的，但是在體系結(jié)構(gòu)上有不同。

問題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何檢測圖像中的物體？

解決方案(1) —— 單目標(biāo)檢測：讓我們使用最簡單的情況，在一個(gè)圖像中找到一個(gè)單一的物體。給定一個(gè)圖像，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須輸出物體的類以及它的邊界框在圖像中的坐標(biāo)。所以網(wǎng)絡(luò)必須輸出4+C個(gè)數(shù)字，其中C是類別的數(shù)量。

可以直接將輸入圖像通過一組卷積層然后將最后的卷積輸出轉(zhuǎn)換為一個(gè)4+C維的向量，其中，前4個(gè)數(shù)字表示物體的位置（比如minx, miny, maxx, maxy），后面的C個(gè)數(shù)字表示類別概率的得分。

解決方案(2) —— 多目標(biāo)檢測：這可以通過將上述方法擴(kuò)展為N個(gè)物體來實(shí)現(xiàn)。因此，網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在輸出的不是4+C的數(shù)字，而是*N*(4+C)*數(shù)字。

取一個(gè)大小為H x W x 3的輸入圖像讓它通過一組卷積層得到一個(gè)大小為H x W x d的卷積體，d是通道的深度或數(shù)量。

考慮上面的輸出卷積 volume。假設(shè)volume大小為7×7×512。使用N個(gè)大小為3 x 3 x 512的濾波器，stride=2, padding=1，產(chǎn)生大小為4 x 4 x N的輸出volume。

我們?nèi)∵@個(gè)大小為4 x 4 x N的輸出試著推斷它的含義。

在輸出的特征圖中有16個(gè)cells，我們可以說，每個(gè)cell都有一個(gè)接收域(或感受野)，對應(yīng)到原始圖像中的某個(gè)點(diǎn)。每個(gè)這樣的cell都有N個(gè)與之相關(guān)的數(shù)字。正如我前面指出的，N是類別的數(shù)量，我們可以說，每個(gè)cell都有關(guān)于在feature map中對應(yīng)位置上出現(xiàn)的物體的信息。以同樣的方式，還有另一個(gè)并行的conv頭，其中有4個(gè)大小為3 x 3 x 512的濾波器，應(yīng)用在同一個(gè)conv volume上，以獲得另一個(gè)大小為4 x 4 x 4的輸出 —— 這對應(yīng)邊界框的偏移量。

現(xiàn)在我們知道如何用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測多個(gè)目標(biāo)。但是等一下，我們?nèi)绾斡?jì)算這個(gè)輸出為4x4xn的cell的損失呢？

現(xiàn)在讓我們深入到輸出層使用的N個(gè)濾波器中。從N個(gè)濾波器中取出一個(gè)，看看它是如何通過對feature map進(jìn)行卷積得到輸出的。

這個(gè)3x3的濾波器可以在7x7的網(wǎng)格上移動(dòng)16個(gè)不一樣的位置，并做出預(yù)測(如前所述)，這是非常明顯的。

我們知道，網(wǎng)格中的16個(gè)cell對應(yīng)于它之前的層中的一個(gè)特定位置。請看下面的圖表。輸出網(wǎng)格中的第一個(gè)cell有一個(gè)大小為3x3的參考框。

第一個(gè)cell可以與輸入圖像中的特定位置相關(guān)聯(lián)，從該位置進(jìn)行預(yù)測。

類似地，輸出中的每個(gè)cell都可以與輸入圖像中的特定位置相關(guān)聯(lián)，從該位置進(jìn)行預(yù)測。

因此有16個(gè)這樣的參考位置(大小為3x3) —— 每個(gè)位置都有自己相對于輸入圖像的坐標(biāo)。現(xiàn)在通過這些參考位置，我們可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目標(biāo)：

1. 分類損失：如果N個(gè)物體中有一個(gè)落在這16個(gè)參考位置，即與ground truth的包圍框的IOU≥某個(gè)閾值，那么我們就知道要匹配哪個(gè)ground truth了。
2. 回歸損失：為什么我們需要這個(gè)？假設(shè)一個(gè)物體落在其中一個(gè)參考框中，我們可以簡單地輸出這些參考位置相對于輸入圖像的實(shí)際坐標(biāo)。原因是物體不必是方形的。因此，我們不是天真地輸出一組固定的框坐標(biāo)，而是通過輸出4個(gè)偏移值來調(diào)整這些參考位置的默認(rèn)坐標(biāo)。現(xiàn)在我們已經(jīng)知道了ground truth box坐標(biāo)和相應(yīng)的參考位置坐標(biāo)，我們可以簡單地使用L1/L2距離來計(jì)算回歸損失。

與圖像分類的任務(wù)中只有輸出向量要匹配不同，這里我們有16個(gè)參考位置要匹配。這意味著該網(wǎng)絡(luò)可以一次性預(yù)測16個(gè)物體。要預(yù)測的物體數(shù)量可以通過對多特征圖層次進(jìn)行預(yù)測或通過增加特征圖上所謂的參考位置來增加。

這些參考位置就是anchor boxes或者default boxes。

在上面的例子中，只有一個(gè)anchor框，也就是每個(gè)濾波器位置只做了一個(gè)預(yù)測。

通常，在feature map中，每個(gè)filter位置都可以進(jìn)行多次預(yù)測 —— 這意味著需要有多少預(yù)測就有多少個(gè)參考。

假設(shè)每個(gè)filter位置有3個(gè)參考。

正如我們前面看到的，輸出是anchor框的函數(shù)，因此如果參考/anchor的數(shù)量改變，輸出的大小也會改變。因此，網(wǎng)絡(luò)輸出的不是1個(gè)anchor點(diǎn)的4x4xN(和4x4x4)，而是由于anchor數(shù)=3，所以輸出的是4x4x(N*3)。

一般來說，單階段探測器的輸出形狀可以寫成：

分類頭的形狀：HxWxNA

回歸頭的形狀：HxWx4A

式中，A為使用anchrs的數(shù)量。

一個(gè)問題！

每個(gè)filter位置有多個(gè)anchors/參考框的意義是什么？

這使得網(wǎng)絡(luò)能夠在圖像的給每個(gè)位置上預(yù)測多個(gè)不同大小的目標(biāo)。

這種在末端使用卷積層來獲得輸出的單階段檢測器的變體稱為SSD，而在末端使用全連接層來獲得輸出的變體稱為YOLO。

我希望我已經(jīng)把a(bǔ)nchor的概念變得為大家容易理解。anchor總是一個(gè)難以把握的概念，在這個(gè)博客中仍然有一些關(guān)于anchor的未解問題。我想在接下來的文章中回答這些問題。到時(shí)候見:)