目标检测论文阅读：RelationNetworksforObjectDetection

Relation Networks for Object Detection

论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.11575
代码链接：暂无，尚不清楚是否会公开
这个是CVPR 2018的文章，虽然并没有什么巧妙的设计，但是思路很有趣，那就是引入了object的关联信息，在神经网络中对object的relations进行建模。主要贡献点有两条：
1. 提出了一种relation module，可以在以往常见的物体特征中融合进物体之间的关联性信息，同时不改变特征的维数，能很好地嵌进目前各种检测框架，提高性能
2. 在1的基础上，提出了一种特别的代替NMS的去重模块，可以避免NMS需要手动设置参数的问题

1. Background

假设现在有一个显示屏幕，问这是电脑显示屏还是电视屏幕，该怎么判断？如果单纯把屏幕取出来，确实很难回答这个问题，但是如果结合周围的东西，就很好解决了……比如，放在客厅环境、旁边有茶几的是电视，而旁边有键盘和鼠标的是电脑显示屏；又或者，宽度有沙发那么大的是电视，而只比一般座椅稍大一点的是电脑屏……
总之，周边其他物体的信息很可能对某个物体的分类定位有着帮助作用，这个作用在目前的使用RoI的网络中是体现不出来的，因为在第二阶段往往就把感兴趣的区域取出来单独进行分类定位了。这篇文章作者就考虑改良这个情况，来引入关联性信息。
放一个直观的例子，蓝色代表检测到的物体，橙色框和数值代表对该次检测有帮助的关联信息。

实际上以往也有人尝试过类似的工作，但是由于关联性涉及到对其它物体特征和位置的假设等原因，一直不是个容易的问题，本文作者从google在NLP（https://arxiv.org/abs/1706.03762）方面的一篇论文中的Attention模块得到启发，设计了本文的这种思路。

2. Object Relation Module

这个模块的特点就是联合所有object的信息来提升每个object recognition的准确性。它的模块示意图如下图所示：

解释下，这里的fnA$f_A^n$代表第n个物体的apperance特征，其实就是物体自身的大小、颜色、形状这些外观上的特征，而fnG$f_G^n$对应的是是第n个物体的geometry特征，代表物体的位置和大小(bounding box)。这里有多个relation模块（数量为Nr$N_r$），可以类比神经网络中我们每层都会有很多不同的通道，以便于学习不同种类的特征……每个relaiton模块都用所有object的两个特征做输入，得到不同的relaiton特征后再concat，并和物体原来的特征信息融合，作为物体的最终特征……
那么右面的图怎么理解呢？看下面的公式：

fR(n)$f_R(n)$是第n个relation模块的输出，它是由各个所有物体的apperance特征经过WV$W_V$的维数变化后，又赋予不同的权重叠加得到的……也许看到这里有人疑惑，不是说geometry特征也是输入吗，怎么没看到？其实位置特征是体现在权重里的，第m个物体对于当前第n个物体的权重ωmn${\omega }^{mn}$的求法如下：

公式分母是个归一化的项，重点看分子，ωmn${\omega }^{mn}$主要是由两者决定的，那就是第m个物体对于当前第n个物体在geometry上的权重ωmnG${\omega }_G^{mn}$和在apperance上的权重ωmnA${\omega }_A^{mn}$，它们各自的求法如下：


这里的WK/WQ包括下面的WG$W_K/W_Q包括下面的W_G$都起到类似的变化维数的效果，dot代表点乘，dk$d_k$是点乘后的维数；比较值得在意的是这里的εG${\epsilon }_G$，这里是通过另一篇论文（Attention Is All You Need）中提到的方法将低维数据映射到了高维，映射后的维数为dg$d_g$。
作者选取了dk=dg=64，Nr=16$d_k=d_g=64，N_r=16$。总结一下这个模块的求法：

• 分别根据两个特征计算它们各自的权重
• 由两个特征的权重获得总权重
• 按照第m个物体对当前物体的总权重，加权求出各个relation模块
• concat所有relation模块，与原来的特征叠加，最终输出通道数不变的新特征
  在这个过程中，要留意通道数，比如16个relation模块输出concat可以和fnA$f_A^n$叠加，那么它们每个的通道应该就是fnA$f_A^n$的通道数（记作df$d_f$）的16分之一。
  这个模块直接应用在第二阶段，得到和原来相同的Output（score和bbox），应用是直接在fc层之后，即从原来的：
  
  改变为：
  
  r1,2$r_1,2$代表重复次数，也可以用图来表示：
  

3. Duplicate removal

作者的另一个贡献就是提出了这种可以代替NMS的消除重复框的方法。框架如下：

要先说明的是，作者把duplicate removal当成一个二分类问题，对于每个ground truth，只有一个detected object被归为correct类，而其余的都是duplicate。
这个模块的输入是instance recognition模块的output，也就是一系列的detected objects，它们每个都有1024-d的特征，分类分数s0$s_0$还有bbox。而输出则是s0∗s1$s_0\ast s_1$得到的最终分类分数。
那么s1$s_1$是怎么算的呢？首先，对于detected objects作者按照它们的scores对它们进行排名，然后将scores转化为rank，据作者说这样更加有效，随后rank信息会按照类似εG${\epsilon }_G$的求法映射到高a和sigmoid函数，得到s1$s_1$。
如何判断哪个detected object是correct，而哪些是duplicate?在这里，作者设置了一个阈值η$\eta$，凡是IoU超过该阈值的样本都会被选择；接着，在选择的样本中，IoU值最大的为correct，其余为duplicate。当对定位要求比较高的时候，可以设置较高的η$\eta$，相应的被选择的样本就会发生变化，s1$s_1$也会发生变化，直接影响最终的分数。
作者认为这样做的好处如下：

1. output的时候，NMS需要一个预设置的参数；而duplicate removal模块是自适应学习参数的。
2. 通过设置不同的η$\eta$，可以将模块变成多个二分类问题，并取其中最高的值作为输出，作者经过试验，证明这种方式较单一阈值的方式更可靠。
3. 作者发现阈值的设置和最后的指标有某种联系。例如mAP0.5在η$\eta$为0.5时的效果最好，mAP0.75的t同理，而mAP使用多个η$\eta$效果最好。
4. 最后，就是η$\eta$的含义问题。之前也发过邮件和作者沟通，对方的回复是，η$\eta$本质上代表的是分类和定位问题的权重，它的值设置得越高，说明网络越看重定位的准确性。

这里作者也提出了问题：

1. 只有一个样本被划分为correct，会不会导致严重的正负样本不均衡？
   答案是否定，网络工作的很好，这是为什么呢？因为作者实际运行发现，大多数的object的s0$s_0$得分很低，因此s0和s1$s_0和s_1$就很小，从而导致L=−log(1−s0s1)$L=-log(1-s_0{s}_1)$和梯度∂L∂s1$\frac{\mathrm{\partial }L}{\mathrm{\partial }{s}_1}$都会比较小。
2. 设计的两个模块功能是否矛盾？因为instance recognition要尽可能多地识别出high scores的物体，而duplicate removal的目标是只选择一个正样本。作者认为这个矛盾是由s0和s1$s_0和s_1$来解决的，instance recognition输出的高s0$s_0$可以通过较低的s1$s_1$来调节。
3. duplicate removal是一个可以学习的模块，和NMS不同，在end2end训练中，instance recognition输出的变化会直接影响到该模块，是否会产生不稳定性？答案也是否定的，实际上，作者发现end2end的训练方式更好，作者认为这是由于不稳定的label某种程度上起到了平均正则化的作用。

不过比较遗憾的是，个人对这个模块还是有一定困惑的。主要作者对于该模块是不是class specific的，就我个人而言，无论是对score排序获取rank还是后面的二分类问题，看上去感觉更像是class specific的，也就是每个类别都有一条分支；但是作者好像没有详细谈这个问题，也许是我看漏了，希望了解的同学不吝指教。

4. Experiment

这部分就不详细介绍了，作者主要使用了ResNet 50和101，用两个fc层作为baseline进行了很多对比实验。
包括：

• geometric feature特征的使用
• Nr$N_r$的数量
• relation modules的重复次数
• 效果的提升是源于relation module还是只是因为多加了几个层
• NMS和SoftNMS
• end2end和分阶段训练哪个更好
• 等等……

最终的实验结果：

5. Summary

本文主要是在detection当中引入了relation的信息，我个人觉得算是个很不错的切入点，而且motivation是源自NLP的，某种方面也说明了知识宽度的重要性。但是一个比较可惜的点就是，relation module更像是拍脑袋思考了一个方法然后直接去实验验证了，对于relation到底学到了什么，能不能更好地理解这个信息，作者认为这还是个有待解决的问题。期待在relation问题上能看到更多有趣的思路吧。