深度学习之目标检测（五）-- RetinaNet网络结构详解

木卯 于 2021-08-17 发布

深度学习之目标检测（五）RetinaNet网络结构详解

本章学习 RetinaNet 相关知识，学习视频源于 Bilibili，部分参考叙述源自 知乎 。

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1. RetinaNet

RetinaNet 原始论文为发表于 2017 ICCV 的 Focal Loss for Dense Object Detection。one-stage 网络首次超越 two-stage 网络，拿下了 best student paper，仅管其在网络结构部分并没有颠覆性贡献。

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1.1 backbone 部分

RetinaNet 网络详细结构如下所示，与 FPN 不同，FPN 会使用 C2，而 RetinaNet 则没有，因为 C2 生成的 P2 会占用更多的计算资源，所以作者直接从 C3 开始生产 P3。关于 backbone 部分和 FPN 部分基本类似，所以具体细节部分就不细讲了。第二个不同点在于 P6 这个地方，原论文是在 C5 的基础上生成的（最大池化下采样得到的），这里是根据 pytorch 官方的实现绘制的，是通过 $3 \times 3$ 的卷积层来实现下采样的。第三个不同是 FPN 是从 P2 到 P6，而 RetinaNet 是从 P3 到 P7。

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上图也给出了 P3 到 P7 上使用的 scale 和 ratios。在 FPN 中每个特征层上使用了一个 scale 和三个 ratios。在 RetinaNet 中是三个 scale 和三个 ratios 共计 9 个 anchor。 注意，这里 scale 等于 32 对应的 anchor 的面积是 32 的平方的。所以在 RetinaNet 中最小的 scale 是 32，最大的则是接近 813。

1.2 预测器部分

由于 RetinaNet 是一个 one-stage 的网络，所以不用 ROI pooling，直接使用如下图所示的权重共享的基于卷积操作的预测器。预测器分为两个分支，分别预测每个 anchor 所属的类别，以及目标边界框回归参数。最后的 kA 中 k 是检测目标的类别个数，注意这里的 k 不包含背景类别，对于 PASCAL VOC 数据集的话就是 20。这里的 A 是预测特征层在每一个位置生成的 anchor 的个数，在这里就是 9。（现在基本都是这样的类别不可知 anchor 回归参数预测，也可以理解为每一类共享了同一个 anchor 回归参数预测器）

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1.3 正负样本匹配

针对每一个 anchor 与事先标注好的 GT box 进行比对，如果 iou 大于 0.5 则是正样本，如果某个 anchor 与所有的 GT box 的 iou 值都小于 0.4，则是负样本。其余的进行舍弃。

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1.4 损失计算

本文一个核心的贡献点就是 focal loss。总损失依然分为两部分，一部分是分类损失，一部分是回归损失。Focal loss 比较独特的一个点就是正负样本都会来计算分类损失，然后仅对正样本进行回归损失的计算。回归损失在 SSD 以及 Faster R-CNN 中都有讲解，这里就不细说了。

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2. Focal Loss

为了实现正负样本的比例均衡，不至于整个训练过程被负样本“淹没”，一般采取抽样的方法，将正负样本比例控制在1:3，从而在正负样本间保持合理的比例。因为 one-stage 只有一个阶段，产生的候选框相比 two-stage 要多太多。通常需要大约100K个位置（例如 SSD 的 8700+ 个位置），且这里面正样本几个十几个，少之又少。即使你抽样了，最后在训练过程中，还是会惊奇的发现，整个过程还是被大量容易区分的负样本，也就是背景所主导。Focal loss 则是一个动态缩放的交叉熵损失，一言以蔽之，通过一个动态缩放因子，可以动态降低训练过程中易区分样本的权重，从而将 loss 的重心快速聚焦在那些难区分的样本上 (注意：难以区分的样本不一定是正样本)。

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2.1 Cross Entropy Loss

Focal loss的起源是二分类交叉熵 CE，它的形式是这样的：

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在上式中，$y$ 的取值有 1 和 -1 两种，代表前景和背景。$p$ 的取值范围是 [0,1]，是模型预测的属于前景的概率，为了表示方便，定义一个 $P_t$，如下所示：

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综合(1)(2)两个式子就可以得到： \(CE(p,y) = CE(p_t) = −\log(p_t).\) CE 曲线就是下图中的蓝色曲线，可以看到，相比较其他曲线，蓝色线条是变化最平缓的，即使在 $p>0.5$ (已经属于很好区分的样本)的情况下，它的损失相对于其他曲线仍然是高的，尽管它相对于自己前面的已经下降很多了，但是当数量巨大的易区分样本损失相加，就会主导我们的训练过程，所以要进一步增加前后损失的大小比。

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2.2 Balanced Cross Entropy

Balanced Cross Entropy 是常见的解决类不平衡的方法，其思想是引入一个权重因子 $\alpha \in [0,1]$，当类标签是 1 时，权重因子是 $\alpha$ ，当类标签是 -1 时，权重因子是 $1-\alpha$ 。同样为了表示方便，用 $\alpha_t$ 表示权重因子，那么此时的损失函数被改写为： \(CE(p,y) = −\alpha_t\log(p_t).\)

2.3 Focal Loss

Balanced Cross Entropy 解决了正负样本的比例失衡问题（positive/negative examples），但是这种方法仅仅解决了正负样本之间的平衡问题，并没有区分简单还是难分样本（easy/hard examples）。当容易区分的负样本的泛滥时，整个训练过程都是围绕容易区分的样本进行（小损失积少成多超过大损失），而被忽略的难区分的样本才是训练的重点。作者新引入了一个调制因子，公式如下： \(FL(p_t) = −(1-p_t)^{\gamma}\log(p_t).\) 其中 $\gamma$ 也是一个参数，范围在 [0,5]。观察上式可以发现，当 $P_t$ 趋向于 1 时，说明该样本比较容易区分，整个调制因子 $(1-p_t)^{\gamma}$ 是趋向于 0 的，也就是 loss 的贡献值会很小；如果某样本被错分，$p_t$ 很小，那么此时调制因子 $(1-p_t)^{\gamma}$ 是趋向 1 的，对 loss 没有大的影响（相对于基础的交叉熵），参数 $\gamma$ 能够调整权重衰减的速率。从下面这张图可以看出，当 $\gamma = 0$ 的时候，FL 就是原来的交叉熵损失 CE，随着 $\gamma$ 的增大，调整速率也在变化，实验表明，在 $\gamma =2$ 时，效果最佳。

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结合正负样本平衡以及难易样本平衡，最终的 Focal loss 形式如下： \(FL(p_t) = −\alpha_t(1-p_t)^{\gamma}\log(p_t).\) 它的功能可以解释为：通过 $α_t$ 可以抑制正负样本的数量失衡，通过 $\gamma$ 可以控制简单/难区分样本数量失衡。

对于 Focal loss，总结如下：