從特徵金字塔網路、Mask R-CNN到學習分割一切

來源：新智元

作者：krish

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本文介紹FAIR何愷明、Tsung-Yi Lin等人的團隊在計算機視覺領域最新的一些創新，包括特徵金字塔網路、RetinaNet、Mask R-CNN以及用於實例分割的弱半監督方法。

特徵金字塔網路（Feature Pyramid Networks）

讓我們以現在著名的Feature Pyramid Networks（FPN）[1]開始，這是在CVPR 2017發表的論文，作者Tsung-Yi Lin，何愷明等人。FPN的論文真的很棒。構建一個每個人都可以在各種任務、子主題和應用領域中建立的基準模型並不容易。在詳細討論之前，我們需要了解的一點是：FPN是ResNet或DenseNet等通用特徵提取網路的附加組件。你可以從你喜歡的DL庫中得到想要的預訓練FPN模型，然後像其他預訓練模型一樣使用它們。

物體是以不同的的scale和size出現的。數據集無法捕獲所有這些數據。因此，可以使用圖像金字塔（圖像的多種縮小比例），以使CNN更易處理。但這太慢了。所以人們只使用一個單個scale的預測，也可以從中間層進行預測。這跟前一種方法有點像，但這是在特徵空間上進行的。例如，在幾個ResNet塊之後放一個Deconv，並獲得分割輸出（分類也類似，可以是1x1 Conv和GlobalPool）。

FPN的作者找到了一種改進上述方法的聰明方法。不是僅僅具有橫向連接，而是將自上而下的pathway也放在上面。這非常合理！他們使用一個簡單的MergeLayer（mode ="addition"）來組合兩者。這個想法的一個關鍵點是，較低層（比如初始的conv層）的特徵語義信息比較少，不足以用來進行分類。但是更深層的特徵可以用於理解。在這裡，你還可以利用所有自上而下的pathway FMaps（特徵地圖）來理解它，就像最深的層一樣。這是由於橫向連接和自上而下的連接相結合形成的。

FPN論文的一些細節：

金字塔（pyramid）：即屬於一個stage的所有大小相同的輸出圖。最後一層的輸出是金字塔的參考FMaps。例如：ResNet - 第2,3,4,5個block的輸出。根據內存的可用性和特定任務，你可以根據需要改變金字塔。

橫向連接（Lateral connection）：1x1 Conv和Top-Down pathway是2x的上採樣。這個想法來自於頂部特徵，同時向下產生粗糙的特徵，而橫向連接則增加了從下往上的路徑中更精細的細節。如下圖所示。

這篇論文只描述了一個簡單的demo。它只是展現了這個想法在簡單的設計選擇中表現非常好，你可以做得更大、更複雜。

正如我前面所說，這是一個基礎網路，可以在任何任務上使用，包括目標檢測，分割，姿態估計，人臉檢測等等。論文發布後幾個月的時間，已經得到100多個引用！論文的標題是FPNs for Object Detection，因此作者繼續將FPN用作RPN（Region Proposal Network）和Faster-RCNN網路的baseline。更多關鍵細節在論文中有更全面的解釋，這裡只列出一部分。

實驗的一些要點：

用於RPN的FPN：用FPN替換單一尺度的FMap。它們對每個級都有一個單一尺度的anchor（不需要多級作為其FPN）。它們還表明，金字塔的所有層級都有相似的語義層級。

Faster RCNN：他們以類似於圖像金字塔輸出的方式觀察金字塔。因此，使用下面這個公式將RoI分配到特定level。

其中w，h分別表示寬度和高度。k是分配RoI的level。是w,h=224,224時映射的level。

他們對每個模塊的工作進行消融實驗，以證實論文開頭的宣稱。

他們還基於DeepMask和SharpMask這兩篇論文展示了如何將FPN用於segmentation proposal生成。

代碼：

官方：Caffe2

https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines

Caffe

https://github.com/unsky/FPN

PyTorch

https://github.com/kuangliu/pytorch-fpn (just the network)

MXNet

https://github.com/unsky/FPN-mxnet

Tensorflow

https://github.com/yangxue0827/FPN_Tensorflow

RetinaNet——密集對象檢測的Focal Loss函數

RetinaNet跟上面的FPN來自同一團隊，第一作者也都是Tsung-Yi Lin。這篇論文發表於ICCV 2017，並且獲得當年的最佳學生論文。

這篇論文有兩個關鍵想法——稱為焦點損失（Focal Loss，FL）的損失函數和稱為RetinaNet的single stage物體檢測網路。該網路在COCO物體檢測任務上表現非常出色，同時也擊敗了前面的FPN benchmark。

Focal Loss：

Focal Loss是很聰明的想法，而且很簡單！如果你已經熟悉加權損失，這個與加權損失基本相同，但具有更聰明的權重，將更多的注意力集中在對困難的樣本進行分類。公式如下：

其中γ是一個可以改變的超參數。是來自分類器的樣本的概率。如果設γ比0大，將減小分類號的樣本的權重。是正常加權損失函數中類的權重。在論文中它被表示為α-balanced loss。需要注意的是，這是分類損失，並與RetinaNet中物體檢測任務的平滑L1損失相結合。

RetinaNet：

FAIR發布這個single stage的檢測網路，很是令人驚訝。直到現在，在 single stage 的目標檢測中，佔據主導地位的仍是YOLOv2和SSD。但正如作者指出的那樣，這兩個網路都沒有能夠非常接近SOTA方法。RetinaNet做到了這一點，同時它是one stage而且快速的。作者認為，最好的結果是由於新的損失，而不是由於一個簡單的網路（它後端是一個FPN）。 one stage的檢測器將在背景與positive classes之間存在很多不平衡（而非positive classes內部的不平衡）。他們認為，加權損失函數只是針對平衡，但FL則針對簡單/困難的樣本，同時也表明兩者可以結合起來。

代碼：

Official Caffe2

https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines

PyTorch

https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet

Keras

https://github.com/fizyr/keras-retinanet

MXNet

https://github.com/unsky/RetinaNet

Mask R-CNN

再次，Mask R-CNN也來自FAIR何愷明團隊，論文發表在ICCV 2017。Mask R-CNN用於目標實例分割。簡單來說，目標實例分割基本上就是對象檢測，但不是使用邊界框，它的任務是給出對象的精確分割圖！

TL;DR :如果你已經了解Faster R-CNN，那麼Mask R-CNN就很好理解了，就是為分割增加另一個head（branch）。所以它有3個branch，分別用於分類、bounding box regression和分割。

下面的解釋假設你已經對Faster R-CNN有一定了解：

Mask R-CNN與Faster R-CNN相似，Faster R-CNN是two-stage的，其中第一個stage是RPN。

添加一個預測分割mask的並行分支——這是一個FCN。

Loss是，和的和。

ROIlign Layer而不是ROIPool。這就不會像ROIPool那樣將（x / spatial_scale）分數舍入為整數，相反，它執行雙線性插值來找出那些浮點值處的像素。

例如：想像一下，ROI的高度和寬度分別為54,167。空間尺度基本上是圖像大學/ FMap大學（H / h），在這種情況下它也被稱為步幅（stride）。通常224/14 = 16（H = 224，h = 14）。

ROIPool: 54/16, 167/16 = 3,10

ROIAlign: 54/16, 167/16 = 3.375, 10.4375

現在我們可以使用雙線性插值來進行上採樣。

根據ROIAlign輸出形狀（例如7x7），類似的邏輯將相應的區域分成適當的bins。

感興趣的話可以看看Chainer的ROIPooling的python實現，並嘗試自己實現ROIAlign

ROIAlign代碼可以在不同的庫中使用，請查看下面提供的代碼庫。

它的主幹是ResNet-FPN

代碼：

官方 Caffe2

https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines

Keras

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/

PyTorch

https://github.com/soeaver/Pytorch_Mask_RCNN/

MXNet

https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn

學習分割一切（Learning to Segment Everything）

文如其名，這篇論文是關於分割的。更具體的說，是關於實例分割的。計算機視覺中用於分割的標準數據集非常小，對現實世界的問題不足以有效。即便到了2018年，創建於2015年的COCO數據集仍然是最流行、最豐富的數據集，儘管它只有80個物體類別。

相比之下，對象識別和檢測的數據集（例如OpenImages [8]）具有用於分類任務的6000個類別和用於檢測的545個類別。話雖如此，斯坦福大學還有另一個名為Visual Genome的數據集，其中包含3000個物體類別！那麼，為什麼不使用這個數據集呢？因為每個類別中的圖像數量太少，因此DNN在這個數據集上並不會真正起作用，所以即使它更豐富，人們也不會使用這個數據集。而且，這個數據集沒有任何分割注釋，只有3000個類別的對象檢測的邊界框（bounding boxes）標籤可用。

讓我們回到Learning to Segment Everything這篇論文。實際上，邊界框（bounding box）和分割注釋（segmentation annotation）對於域來說並沒有太大的區別，僅僅是後者比前者更精確。因此，因為Visual Genome數據集有3000個類，為什麼不利用這個數據集來做實例分割呢？FAIR何愷明團隊正是這樣做的。這可以被稱為弱監督（或弱半監督？）學習，也就是說你沒法完全監督你想要實現的任務。它還可以與半監督相關聯，因為它們都使用COCO + Visual Genome數據集。這篇論文是迄今為止最酷的。

它是建立在Mask-RCNN之上的

同時在有mask標註和無mask標註的輸入上訓練

在mask和bbox mask之間添加一個weight transfer函數

當無mask標註的輸入通過時，wseg 預測將於馬薩卡 features相乘的權重；當有mask標註的輸入通過時，不使用這個函數，代而使用一個簡單的MLP。

如下圖所示。A是COCO數據集，B是VG。注意不同輸入的兩個不同路徑。

由於沒有注釋可用，作者無法在VG數據集上顯示精確度，因此他們把這個想法應用到可以證明結果的數據集上。PASCAL-VOC有20個類別，而且這些類別在COCO中都很常見。因此，他們使用VOC分類標籤進行訓練，並且只使用來自COCO的bbox標籤對這20個類別進行訓練。結果顯示在COCO數據集中20個類的實例分割任務上。反之亦然，因為這兩個數據集都有ground-truth。結果如下表所示：

References：

[1] Lin, Tsung-Yi, Piotr Dollár, Ross B. Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan and Serge J. Belongie. 「Feature Pyramid Networks for Object Detection.」 *2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)* (2017): 936-944.

[2] Lin, Tsung-Yi, Priya Goyal, Ross B. Girshick, Kaiming He and Piotr Dollár. 「Focal Loss for Dense Object Detection.」 *2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)* (2017): 2999-3007.

[3] He, Kaiming, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár and Ross B. Girshick. 「Mask R-CNN.」 *2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)* (2017): 2980-2988.

[4] Hu, Ronghang, Piotr Dollár, Kaiming He, Trevor Darrell and Ross B. Girshick. 「Learning to Segment Every Thing.」 *CoRR*abs/1711.10370 (2017): n. pag.

[5] Ren, Shaoqing, Kaiming He, Ross B. Girshick and Jian Sun. 「Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.」 *IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence* 39 (2015): 1137-1149.

[6] Chollet, Fran?ois. 「Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions.」 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2017): 1800-1807.

[7] Lin, Tsung-Yi, Michael Maire, Serge J. Belongie, James Hays, Pietro Perona, Deva Ramanan, Piotr Dollár and C. Lawrence Zitnick. 「Microsoft COCO: Common Objects in Context.」 ECCV (2014).

[8] Krasin, Ivan and Duerig, Tom and Alldrin, Neil and Ferrari, Vittorio et al. OpenImages:A public dataset for large-scale multi-label and multi-class image classification. Dataset available from https://github.com/openimages

[9] Krishna, Ranjay, Congcong Li, Oliver Groth, Justin Johnson, Kenji Hata, Joshua Kravitz, Stephanie Chen, Yannis Kalantidis, David A. Shamma, Michael S. Bernstein and Li Fei-Fei. 「Visual Genome: Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations.」 International Journal of Computer Vision 123 (2016): 32-73.

原文：

https://skrish13.github.io/articles/2018-03/fair-cv-saga

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