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@huanghaian 2020-11-02T07:49:47.000000Z 字数 6724 阅读 2028

mmdetection最小复刻版(十七)：ssd算法详解

mmdetection

0 摘要

除了YOLO系列，Single Shot MultiBox Detector(SSD)也算是one-stage目标检测算法的先行者了，相比于YOLOV1和FasterRCNN，其主要特点是：

(1) 在one-stage算法中引入了多尺度预测(主要是为了克服CNN不具有尺度不变性问题)
(2) 参考FasterRCNN中anchor的概念，将其引入one-stage中，通过在每个特征图位置设置不同个数、不同大小和不同比例的anchor box来实现快速收敛和优异性能
(3) 采用了大量有效的数据增强操作
(4) 从当时角度来看，速度和性能都超越当时流行的YOLOV1和FasterRCNN

即使到目前为止，多尺度预测加上anchor辅助思想依然是主流做法。

1 算法分析

当时主流算法输出形式如下：
image.png-378.7kB

而SSD的多尺度预测简要流程如下;
image.png-235.4kB

相比于YOLOV1，其差别如下：
image.png-171.4kB

主要差别在于 (1)多尺度预测; (2)引入了anchor；(3) 全卷积形式，接下来按照目标检测通用算法流程思路来讲解。ssd也是包括backbone、head、正负样本定义、bbox编解码和loss设计5个部分。

1.1 backbone设计

SSD的骨架是VGG16，其是当前主流的分类网络，其主要特点是全部采用3x3的卷积核，然后通过多个卷积层和最大池化层堆叠而成，是典型的直筒结构。VGG16是在ILSVRC CLS-LOC数据集上预训练过，为了更加适合目标检测，作者进行了适当扩展：

(1) 借鉴DeepLab-LargeFOV思想，将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3x3卷积层conv6和1x1的conv7，同时将池化层pool5由原来的stride=2的2x2变成stride=1的3x3，为了配合这种变化，对conv6(3x3卷积且空洞率为6)采用了空洞卷积，其在不增加参数与模型复杂度的条件下指数级扩大卷积的视野，其使用扩张率(dilation rate)参数来表示扩张的大小。

(2) 然后移除原始vgg的dropout层和fc8层，并新增一系列卷积层，在检测数据集上做微调。SSD算法包括两个模型分别是SSD300和SSD512，后面数字表示输入图片size，这两个模型都是新增一系列卷积层，但是SSD512模型新增的卷积会多一些，其余都是完全相同。

(3) 新增的一系列卷积层中除了卷积层外不含有其他部件，如果需要下采样是通过3x3且stride=2的卷积实现，具体配置如下：

extra_setting = {
    300: (256, 'S', 512, 128, 'S', 256, 128, 256, 128, 256),
    512: (256, 'S', 512, 128, 'S', 256, 128, 'S', 256, 128, 'S', 256, 128),
}

S表示需要进行下采样。具体细节请看上图的详细结构图，里面有绘制卷积参数。VGG16在当时是主流网络，但是由于其参数量巨大且网络比较浅，特征提取和感受野比较有限，现在主流骨架网络基本都是resnet及其改进版本。

假设是SSD300，那么一共包括6个输出特征图，分别命名为conv4_3、conv7、conv8_2、conv9_2、conv10_2和conv11_2，其wh大小分别是38x38、19x19、10x10、5x5、3x3和1x1，而SSD512包括7个输出特征图，命名论文中没有给出，其wh大小分别是64x64、32x32、16x16、8x8、4x4、2x2、1x1。

需要注意的是：作者实验发现，conv4_3层特征图比较靠前，其L2范数值(平方然后开根号)相比其余输出特征图层比较大，也就是数值不平衡，为了更好收敛，作者对conv4_3+relu后的输出特征图进行l2 norm到设置的初始20范围内操作，并且将20这个数作为初始值，然后设置为可学习参数。

image.png-141.9kB

1.2 head设计

backbone模块会输出n个不同尺度的特征图，head模块对每个特征图进行处理，输出两条分支：分类和回归分支。假设某一层的anchor个数是m，那么其分类分支输出shape=(b,(num_cls+1)×m,h',w')，回归分支输出shape=(b,4*m,h',w')。

1.3 正负样本定义

在说明正负样本定义前，由于SSD也是基于anchor变换回归的，而且其有一套自己根据经验设定的anchor生成规则，故需要先说明anchor生成过程。anchor的可视化如下：
image.png-246.6kB

就是对输出特征图上面任何一点，都铺设指定数目，但是不同大小、比例的先验框anchor。

对于任何一个尺度的预测分支，理论上anchor设置的越多，召回率越高，但是速度越慢。为了速度和精度的平衡，作者在不同层设置了不同大小、不同个数、不同比例的anchor，下面进行详细分析。

以SSD300为例，其提出了一个公式进行设计：
image.png-10.2kB

公式的含义是：输出特征图从大到小，其anchor尺寸设定遵循线性递增规则：随着特征图大小降低，先验框尺度线性增加，从而实现大特征图检测小物体，小特征图检测大物体效果。这里的m是值特征图个数，例如ssd300为6，ssd512为7。第一层conv4_3是单独设置，不采用上述公式，表示先验框大小相对于图片的base比例，而、表示比例的最小和最大值，voc数据集默认是0.2和0.9，coco数据集默认是0.15和0.9。

需要注意的是：作者提供的caffe版本代码和上面的公式比较难对应，而且mmdet里面实现也没有完全按照上面公式来写代码，故为了简单的描述该过程，本文采用mmdet代码流程来分析。虽然实现有一点点不一样，但是最终的anchor设置是完全相同的。以voc数据集和ssd300为例进行详细描述(coco数据也是一样，仅仅是第一个输出层设置不一样而已)

(1) 先算出每个输出特征图上anchor的最大和最小尺度
第一个输出层单独设置，其min_size=300x10/100=30，max_size=300x20/100=60。
从第二个输出层开始，首先将乘上100并且取整，得到min_ratio和max_ratio，然后计算出step步长为:

int(np.floor(max_ratio - min_ratio) / (num_levels=6 - 2))

最后利用step计算得到每个输出层的min_size和max_size

# 计算第2个输出图和第self.num_levels个特征图anchor的min_size和max_size
for ratio in range(int(min_ratio), int(max_ratio) + 1, step):
    min_sizes.append(int(300 * ratio / 100))
    max_sizes.append(int(300 * (ratio + step) / 100))

# 第1个输出图单独算min_size和max_size
if self.input_size == 300:
    # conv4_3层的anchor单独设置，不采用公式
    if basesize_ratio_range[0] == 0.15:  # SSD300 COCO
        min_sizes.insert(0, int(300 * 7 / 100))
        max_sizes.insert(0, int(300 * 15 / 100))
    elif basesize_ratio_range[0] == 0.2:  # SSD300 VOC
        min_sizes.insert(0, int(300 * 10 / 100))
        max_sizes.insert(0, int(300 * 20 / 100))

这样就可以得到6个输出图所需要的min_size和min_size数值，注意这是原图尺度。

(2) 计算(0,0)特征图坐标处的anchor尺度和高宽比
首先配置参数为ratios=[2, [2, 3], [2, 3], [2, 3], 2, 2])，如果某一层的比例是2，那么表示实际高宽比例是[1,1/2,2]，如果是3，则表示[1,1/3,3],可以看出如果某一层ratio设置为[2,3]，那么实际上比例有[1,2,3,1/2,1/3]共5种比例，而尺度固定为[1., np.sqrt(max_sizes[k] / min_sizes[k])]，k为对应的输出层索引。

带目前为止，6个特征图对应的anchor个数为[2x3=6,2x5=10,10,10,6,6],表示各种比例和尺度的乘积。

(3) 利用base值、anchor尺度和高宽比计算得到每层特征图上(0,0)位置的实际anchor值
这个计算就和常规的faster rcnn完全相同了,计算(0,0)点处的实际宽高，然后利用中心偏移值得到所有anchor的xyxy坐标。

但是SSD里面不同输出层anchor个数不一样，故在得到所有anchor的xyxy坐标后，还需要进行筛选：

indices = list(range(len(self.ratios[i])))
indices.insert(1, len(indices))
base_anchors = torch.index_select(base_anchors, 0,
                                   torch.LongTensor(indices))

以conv4_3为例分析： conv4_3预测层是需要4个anchor，而上面其实生成了6个anchor，base size是min_sizes[k])，也就是其在没有乘上base size前的size排列是

1, 
1/2, 
2, 
1 * np.sqrt(max_sizes[0] / min_sizes[0]), 
1/2 * np.sqrt(max_sizes[0] / min_sizes[0]),
2 * np.sqrt(max_sizes[0] / min_sizes[0])

而我们实际上仅仅需要以下4个：

1, 
1/2, 
2, 
1 * np.sqrt(max_sizes[0] / min_sizes[0]),

对于conv6其需要6个anchor，但是前面生成了10个，也就是说抛弃以下anchor size即可：

3, 
1/3, 
3 * np.sqrt(max_sizes[1] / min_sizes[1], 
1/3 * np.sqrt(max_sizes[1] / min_sizes[1]),

对于其他输出层anchor的个数分析也是完全一样。最终6个特征图对应的anchor个数为[4,6,6,6,4,4]

(4) 对特征图所有位置计算anchor
直接将特征图上坐标点的每个位置都设置一份和(0,0)坐标除了中心坐标不同其余都相同的anchor即可，也就是将(0,0)特征图位置上面的anchor推广到所有位置坐标上。

基于前面的分析，SSD300一共有8732()个anchor。不得不说SSD的anchor设置策略太过复杂了，里面加入了很多不知道迷之参数，一旦换数据集那几乎很难改动，个人觉得设置规则这么复杂这么多先验是没有必要。

在得到整个SSD算法的所有anchor后，需要确定哪些anchor是正样本，其计算规则采用的是faster rcnn中采用的MaxIoUAssigner，但是由于阈值设置不一样，故解释也不一样：

assigner=dict(
    type='MaxIoUAssigner',
    pos_iou_thr=0.5,
    neg_iou_thr=0.5,
    min_pos_iou=0.,
    ignore_iof_thr=-1,
    gt_max_assign_all=False)

其规则如下：

论文中一个简单例子可以说明：
image.png-176.5kB

蓝色的猫会和(b)和(c)中的所有anchor进行匹配，基于iou准则，其仅仅会和(b)中的蓝色虚线框匹配上，而狗仅仅会和(c)的虚线红色框匹配上。

1.4 bbox编解码

对于任何一个正样本anchor位置，其gt bbox编码方式采用的依然是Faster rcnn里面的变换规则DeltaXYWHBBoxCoder即
image.png-16.6kB

g表示gt bbox，d表示anchor，可以看出中心点xy预测是gt bbox中心点减掉anchor中心点，然后利用anchor的wh进行归一化，而wh预测是基于gt bbox的wh除以anchor的wh，最后利用log来压缩大小gt bbox范围差异。

解码过程就只需要反向操作即可，比较简单。

1.5 loss设计

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对于分类分支来说，其采用的是ce loss，而回归分支采用的是smooth l1 loss，N是所有anchor中正样本anchor的数量，回归分支仅仅计算正样本位置预测值Loss。

前面说过经过匹配规则后存在大量负样本和少量正样本，对于分类分支来说这是一个极度不平衡的分类问题，如果不进行任何处理效果可能不太好，故作者采用了在线难负样本挖掘策略ohem，具体是对负样本进行抽样，按照置信度误差或者说负样本分类loss进行降序排列，选取误差较大的top-k作为训练的负样本，以保证正负样本比例接近1:3。

2 训练技巧

在SSD中提出应该采用大量有效的数据增强来提升目标检测性能。在SSD中其提出了：
(1) 水平翻转
(2) 随机裁剪、随机扩展和颜色扭曲
(3) 基于预设iou范围进行随机裁剪块

需要特意说明的是(3)规则，其预设min_ious=(0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9)，min_crop_size=0.3范围。首先从min_ious列表里面随机选择某个iou取值，然后进行随机裁剪，只有当裁剪图片后的gt bbox和原图中的gt bbox的最小iou值不小于阈值才算成功，否则重新进行随机操作。以下是一个简单的例子：

image.png-305.4kB

左边是原图，右边是随机裁剪加上颜色扭曲的结果图。

3 测试流程

image.png-159.9kB
以SSD300为例：
(1) 对输入图片进行前处理，变成指定大小输入到网络中，输出8732个基于anchor的预测值，其中任何一个都包括分类长度为num_class+1的向量，和回归长度为4的向量
(2) 首先对分类分支取出预测类别和对应的预测分值，过滤掉低于score_thr阈值的预测值
(3) 对剩下的anchor利用回归分支预测值进行bbox解码，得到实际预测bbox值
(4) 对所有bbox按照类别进行nms操作，得到最终预测bbox和类别信息

4 结果分析

4.1 多尺度预测重要性

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可以看出多尺度预测情况下可以提升性能。

4.2 anchor重要性

为了说明为啥要设置这么密集的anchor，作者做了大量实验，首先感受下SSD相比其余算法的anchor数目差异：
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可以发现SSD远远多于其余算法。实验结果如下所示：
image.png-31.4kB

当包括更多anchor比例后，对应性能也有提升，并且SSD采用了OHEM策略可以在一定程度缓解由于anchor设置过密带来的正负样本不平衡问题。

4.3 数据增强重要性

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通过上表可以发现，高效的数据增强操作可以大幅提高目标检测性能。

4.4 总体性能

精度对比：
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速度对比：
image.png-60.2kB

整体综合效果图如下：
image.png-103.2kB

5 总结

SSD基于Faster rcnn的思想，将其应用于One-stage目标检测中，实现了速度和精度的平衡。最大贡献是验证了多尺度预测、密集anchor设置附加ohem策略以及高效数据增强对整体算法的性能提升，其采用的核心操作依然是目前目标检测的主流做法。

参考文献

  1. SSD: Single Shot MultiBox Detector
  2. https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf
  3. https://jonathan-hui.medium.com/ssd-object-detection-single-shot-multibox-detector-for-real-time-processing-9bd8deac0e06
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