继YOLO之后的高效目标检测算法： CenterNet-技术圈

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AI编辑：我是小将
本文作者：OpenMMLab @000007
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0 摘要

在大家的千呼万唤中，MMDetection 支持 CenterNet 了！！

CenterNet 全称为 Objects as Points，因其极其简单优雅的设计、任务扩展性强、高速的推理速度、有竞争力的精度以及无需 NMS 后处理等优点，受到了用户广泛的关注，从官方仓库 xingyizhou/CenterNet 的 5.5k star 可见其受欢迎程度。既然叫做 CenterNet，那么其最大亮点就是提出了一种强任务扩展的框架，可以将大部分任务都归纳为预测中心+基于中心点的偏移属性，例如目标检测是中心点+基于中心点的宽高属性偏移；关键点检测是中心点+基于中心点的人体关键点偏移预测等等。

除了上述所提通用做法，其还是一个速度和精度平衡，anchor-free 算法，由于其简单的设计思想、无需NMS、无需复杂的FPN结构、超参少的特点，在很多对速度有要求或者比赛中都有采用，也比较容易部署，应用非常广泛的。

项目地址：github.com/open-mmlab/mmdetection，欢迎 star~

1 算法核心实现

由于 CenterNet 比较出名，而且大部分源码都是基于 CornerNet，故本文不进行详细分析。对于目标检测而言，其输出主要包括两条分支，一个是中心点 heatmap 回归分支；一个是基于中心点的宽高属性预测分支，为了提高中心点的预测精度，还引入了额外的 offset 回归分支，回归用于量化误差导致的中心点偏移，heatmap 和 offset 回归的做法参考自 CornerNet。

由于 MMDetection 中已经实现了 CornerNet，为了方便代码复用，在 CenterNet 复现中大量复用了相关代码，例如数据增强、后处理等等。

1.1 Backbone

考虑到 Hourglass-104 和 ResNet-101 等大模型的训练时间以及 DLANet 网络的复杂性，我们优先考虑采用 ResNet-18 作为复现的 base 模型(DLANet 由于结构的复杂性以及代码易读性，我们计划单独提一个新的 PR 进行复现，后续会发布)，其配置为：

backbone=dict( 
    type='ResNet', depth=18, norm_eval=False, norm_cfg=dict(type='BN'))

需要特别注意：由于 ResNet-18 模型比较小，而且 CenterNet 训练 epoch 非常长为140，所以最好是所有 BN 层都参与训练，故修改更改默认设置为 norm_eval=False。

1.2 Neck

为了代码解耦，我们将 CenterNet 模型也切分出了 Neck 模块，对应模型是 `CTResNetNeck`，主要完成上采样操作。

neck=dict( 
    type='CTResNetNeck', 
    in_channel=512, 
    num_deconv_filters=(256, 128, 64), 
    num_deconv_kernels=(4, 4, 4), 
    use_dcn=True),

由于输入和输出特征图是相差 4 倍，ResNet-18 输出特征图最大是下采样 32 倍，故需要上采样 3 次。

(b) 即为以 ResNet 为 backbone 的网络结构，(d) 是以 DLANet 为 backbone 的 CenterNet 网络结构（实际上 d 图和代码是对不上的，OUT 输出来自倒数第二层上采样输出，而不是上图中的倒数第一层）

为了提高性能，作者在上采样模块中引入了可变形卷积，实现结果表明提升了较多性能(从 26.0 提升到29.5)，而且上采样模块是可学习的转置卷积，而非常用的双线性上采样模块。

layers = [] 
for i in range(len(num_deconv_filters)): 
    feat_channel = num_deconv_filters[i] 
    conv_module = ConvModule( 
        self.in_channel, 
        feat_channel, 
        3, 
        padding=1, 
        conv_cfg=dict(type='DCNv2') if self.use_dcn else None, 
        norm_cfg=dict(type='BN')) 
    layers.append(conv_module) 
    upsample_module = ConvModule( 
        feat_channel, 
        feat_channel, 
        num_deconv_kernels[i], 
        stride=2, 
        padding=1, 
        conv_cfg=dict(type='deconv'), # 转置卷积 
        norm_cfg=dict(type='BN')) 
    layers.append(upsample_module) 
    self.in_channel = feat_channel 
return nn.Sequential(*layers)

需要注意一个细节：

if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): 
    # 采用 ConvTranspose2d 默认初始化方法 
    m.reset_parameters() 
    # 模拟双线性上采样 kernel 初始化 
    w = m.weight.data 
    f = math.ceil(w.size(2) / 2) 
    c = (2 * f - 1 - f % 2) / (2. * f) 
    for i in range(w.size(2)): 
        for j in range(w.size(3)): 
            w[0, 0, i, j] = \ 
                (1 - math.fabs(i / f - c)) * ( 
                        1 - math.fabs(j / f - c)) 
    for c in range(1, w.size(0)): 
        w[c, 0, :, :] = w[0, 0, :, :]

上述初始化过程非常复杂，实际上作者是希望 ConvTranspose2d 初始化时候能够提供类似双线性上采样层功能，故其初始化参数设置为了双线性上采样核，有助于收敛。而 `m.reset_parameters()` 存在的原因是 MMDetection 中的 `ConvModule` 会修改掉原始 ConvTranspose2d 层的初始化方式。

1.3 Head

拆解出 Neck 后，Head 模块就非常简单了，输出三个特征图，分别是高斯热图 (h/4, w/4, cls_nums)，每个通道代表一个类别；宽高输出图 (h/4, w/4, 2)，代表中心点距离左上边距值；中心点量化偏移图(h/4, w/4, 2)：

def _build_head(self, in_channel, feat_channel, out_channel): 
 """Build head for each branch.""" 
 layer = nn.Sequential( 
        nn.Conv2d(in_channel, feat_channel, kernel_size=3, padding=1), 
        nn.ReLU(inplace=True), 
        nn.Conv2d(feat_channel, out_channel, kernel_size=1)) 
    return layer

高斯热图和 offset 图分支的 target 和 loss 计算方式都是完全采用了 CornerNet 算法，故本文不再赘述，而宽高输出图和 offset 一样，采用常规的 L1Loss，并且宽高输出图和 offset 分支仅仅在 heatmap 中心点处才会计算 loss，其余地方全部忽略。

CenterNet 后处理流程和 CornerNet 几乎一致，除了有额外的宽高预测图分支外。以上就是 CenterNet 全部流程，下面重点分析在复现过程中发现的一些细节。

2 复现细节

2.1 收敛速度

CenterNet 虽然很好，但是收敛速度比较慢，和 RetinaNet 等模型相比收敛速度慢的太多了，常规算法都仅仅需要 12 epoch 就能得到比较好的结果，而 CenterNet 需要 140。这主要是因为其正样本太少了，宽高预测和 offset 预测分支仅仅在 gt bbox 中心才算 loss。在 COCO 数据集上，为了能够达到还不错的性能，作者采用了非常多的数据增强手段。

2.2 超参设置

因为 CenterNet 算法发布比较早且很实用，故基于源码也有很多更好的第三方复现，在阅读源码过程中以及参考第三方复现 github.com/FateScript/C，我们相应的对 CenterNet 超参进行了调整，细节如下：

修复了源码中预训练模型均值和方差错误问题。torchvision 发布的模型均值和方差实际上和源码发布的不一样
因为超长的训练时间以及参考现代目标检测优化器设置，我们直接采用了 SGD+Momentum+Warmup 优化器，而没有采用原始的 Adam，结果表明在 ResNet18，且含 DCNv2 模型上，SGD 跑出的性能是 29.7，而 Adam 是 29.1
分布式训练中采用了 DDP 模式，而非源码中的 DP
当训练过程中某个 batch 内没有 gt bbox，那么 heatmap 分支会输出比较大的 Loss，导致梯度激增，后续难以得到比较好的性能，为了稳定训练过程，我们额外引入了梯度裁剪

经过上述改进，最终训练出来的 CenterNet 性能会比源码高大概 1.7 个点。如果想知道更多性能对比结果，可以参考 github.com/open-mmlab/m 。

在小模型 ResNet18-DCNv2 上多次训练，我们发现性能其实还是不太稳定，最低出现过 29.4 mAP，最高出现过 29.9 mAP，波动如此大的原因可能有多方面：

小模型在出现 loss 波动大的情况下，后续很难稳定，特别是当 loss 波动出现在后期
CenterNet 数据增强比较多，可能会出现极端场景而影响最终性能

2.3 其他细节

以 ResNet18-DCNv2 为例，在作者所提的 flip 多尺度测试中，和常规的做法不同，其是在特征图上面进行平均，而不是单图得到 bbox 后，统一进行 nms 操作。为此，我们在 `mmdet/models/detectors/centernet.py` 中特意重写了这部分逻辑。

而且比较奇怪的是，三个输出分支中，正常来说应该是都要进行特征图平均，但是实际上 offset 分支是没有进行平均操作的。

center_hm = (center_hm[0:1] + self.flip_tensor(center_hm[1:2])) / 2 
wh_hm = (wh_hm[0:1] + self.flip_tensor(wh_hm[1:2])) / 2 
offset_hm = offset_hm[0:1]