用中国特色社会主义的方式打开 CenterNet

这个方面没有什么好说的，也没有做到和其他框架的差异化，只是在 detectron2 上对基础的 centernet 进行了复现而已，而且大部分代码都是白嫖自 centernet-better 和 centernet-better-plus ，就直接上在 COCO 上的实验结果吧。

centerX_KD 是用 27.9 的 resnet18 作为学生网络， 33.2 的 resnet50 作为老师网络蒸馏得到的结果，详细过程在在下面的章节会讲。

大嘎好，我是 detection 。我时常羡慕的看着隔壁村的 classification ，embedding 等玩伴，他们在蒸馏上面都混得风生水起，什么 logits 蒸馏，什么 KL 散度，什么 Overhaul of Feature Distillation 。

每天都有不同的家庭教师来指导他们，凭什么我 detection 的教育资源就很少，我 detection 什么时候才能站起来！

造成上述的原因主要是因为 detection 的范式比较复杂，并不像隔壁村的classification embedding 等任务，开局一张图，输出一个 vector ：

• two stage的网络本身由于rpn输出的不确定性，导致teacher和student的proposal对齐是个大问题。

• 笔者尝试过在中间层feature上进行蒸馏，这样就可以偷懒不用写最后的logits蒸馏部分的代码了，结果没有卵用，还是得在logits上蒸馏比较稳。

• 我编不下去了

我们再来回头看看centernet的范式，哦，我的上帝，多么简单明了的范式：

• 网络输出三个头，一个预测中心点，一个预测宽高，一个预测中心点的偏移量

• 没有复杂的正负样本采样，只有物体的中心点是正样本，其他都是负样本
  

这让笔者看到了在detection上安排家庭教师的希望，于是我们仿照了centernet本来的loss的写法，仿照了一个蒸馏的loss。具体的实现可以去code里面看，这里就说一下简单的思想。

• 对于输出中心点的head，把teacher和student输出的head feature map过一个relu层，把负数去掉，然后做一个mse的loss，就OK了。

• 对于输出宽高和中心点的head，按照原centernet的实现是只学习正样本，在这里笔者拍脑袋想了一个实现方式：我们用teacher输出中心点的head过了relu之后的feature作为系数，在宽高和中心点的head上所有像素点都做L1 loss后和前面的系数相乘。

• 在蒸馏时，三个head的蒸馏loss差异很大，需要手动调一下各自的loss weight，一般在300次迭代后各个蒸馏loss在0~3之间会比较好。

• 所以在之前我都是300次epoch之后直接停掉，然后根据当前loss 预估一个loss weight重新开始训练。这个愚蠢的操作在我拍了另外一次脑袋想出共产主义loss之后得以丢弃。

• 在模型蒸馏时我们既可以在有标签的数据上联合label的loss进行训练，也可以直接用老师网络的输出在无标签的数据集上蒸馏训练。基于这个特性我们有很多妙用

• 当在有标签的数据上联合label的loss进行训练时，老师训N个epoch，学生训N个epoch，然后老师教学生，并保留原本的label loss再训练N个epoch，这样学生的mAP是训出来最高的。

• 当在无标签的数据集上蒸馏训练时，我们就跳出了数据集的限制，先在有标签的数据集上老师训N个epoch，然后老师在无标签的数据集上蒸馏学生模型训练N个epoch，可以使得学生模型的精度比baseline要高，并且泛化性能更好。

• 之前在centernet的source code上还跑过一个实验，相同的网络，自己蒸馏自己也是可以涨点的。在centerX上我忘记加进去了。

• 结构相同的teacher和student可以涨点，不一样结构可能会掉点。

我们拉到实验的部分，上述的瞎比猜想得到验证。

看到蒸馏效果还可以，可以在不增加计算量的情况下无痛涨点，笔者高兴了好一阵子，直到笔者在实际项目场景上遇到了一个尴尬地问题：

• 我有一个数据集A，里面有物体A的标注

• 我有一个数据集B，里面有物体B的标注

• 现在由于资源有限，只能跑一个检测网络，我怎么得到可以同时预测物体A和物体B的检测器？

因为数据集A里面可能会有大量的未标注的B，B里面也会有大量的未标注的A，直接放到一起训练肯定不行，网络会学傻。

• 常规的操作是去数据集A里面标B，然后去数据集B里面标A，这样在加起来的数据集上就可以训练了。但是标注成本又很贵，这让洒家如何是好？

• 稍微骚一点的操作是在A和B上训练两个网络，然后在缺失的标注数据集上预测伪标签，然后在补全的数据集上训练

• novelty更高的操作是在没有标注的数据集上屏蔽网络对应的输出，（该操作仅在C个二分类输出的检测器下可用）

• 有没有一种方法，也不用标数据，也不用像伪标签那么粗糙，直接躺平，同时novelty也比较高，比较好跟领导说KPI的一个方法？

在笔者再次拍了拍脑袋后，发挥了我最擅长的技能：白嫖。想到了这样一个方案：

• 我先在数据A上训练个老师模型A，然后在数据B上训练老师模型B，然后我把老师模型A和B的功力全部传给学生模型C，岂不美哉？

• 我们再来看看centernet的范式，我再次吹爆这个作者的工作，不仅简单易懂的支持了centerPose，centertrack，center3Ddetection，还可以输出可旋转的物体检测。

• 无独有偶，可能是为了方便复用focal loss，作者在分类时使用了C个二分类的分类器，而不是softmax分类，这给了笔者白嫖的灵感：既然是C个二分类的分类器，那么对于每一个类别，那么我们可以给学生网络分别找一个家庭教师，这样就可以拥有多倍的快乐。

• 理论上来说可以有很多个老师，并且每个老师教的类别都可以是多个。

那么我们的多模型蒸馏就可以用现有的方案拼凑起来了。这相当于我同时白嫖了自己的代码，以及不完整标注的数据集，白嫖是真的让人快乐啊。和上述提到的操作进行一番比♂较，果然用了的多模型蒸馏的效果要好一些。又一个瞎比猜想被验证了。

笔者分别在人体和车，以及人体和人脸上做了实验。

数据集为coco_car，crowd_human，widerface。

笔者在训练centerX时，出现过这样一个问题，设置合适的lr时，训练的一切都那么自然又和谐，而当我lr设置大了以后，有时候会训到一半，网络直接loss飞涨然后mAP归零又重新开始往上爬，导致最后模型的mAP很拉胯。对于这种情况脾气暴躁的我直接爆了句粗口。

骂完了爽归爽，问题还是要解决的，为了解决这个问题，笔者首先想到笔者的代码是不是哪里有bug，但是找了半天都没找到，笔者还尝试了如下的方式：

• 加入clip gradients，不work

• 自己加了个skip loss，当本次iter的loss是上次loss的k=1.1倍以上时，这次loss全部置0，不更新网络，不work

• 换lr_scheduler, 换optimalizer，不work

看来这个bug油盐不进，软硬不吃。训练期间总会出现某个时间段loss突然增大，然后网络全部从头开始训练的情况。

这让我想到了内卷加速，资本主义泡沫破裂，经济大危机后一切推倒重来。这个时候才想起共产主义的好，毛主席真是永远滴神。

既然如此，咱们一不做二不休，直接把蛋糕给loss们分好，让共产主义无产阶级的光照耀到它们身上，笔者一气之下把loss的大小给各个兔崽子head们给规定死，具体操作如下：

• 给每个loss设置一个可变化的loss weight，让loss一直保持在一个固定的值。

• 考虑到固定的loss值比较硬核，笔者把lr设置为cosine的lr，让lr比较平滑的下降，来模拟正常情况下网络学习到的梯度分布。

• 其实本loss可以改名叫adaptive loss，但是为了纪念这次的气急败坏和思维升华，笔者依然任性的把它称之为共产主义loss。

接下来就是实验部分看看管不管用了，于是笔者尝试了一下之前崩溃的lr，得益于共产主义的好处，换了几个数据集跑实验都没有出现mAP拉胯的情况了，期间有几次出现了loss飞涨的情况，但是在共产主义loss强大的调控能力之下迅速恢复到正常状态，看来社会主义确实优越。同时笔者也尝试了用合适的lr，跑baseline和共产主义loss的实验，发现两者在±0.3的mAP左右，影响不大。

笔者又为此高兴了好一段时间，并且发现了共产主义loss可以用在蒸馏当中，并且表现也比较稳定，在±0.2个mAP左右。这下蒸馏可以end2end训练了，再也不用人眼去看loss、算loss weight、停掉从头训了。

这个部分的代码都在code的projects/speedup中，注意网络中不能包含DCN，不然转码很难。

centerX中提供了转caffe，转onnx的代码，onnx转tensorRT只要装好环境后一行指令就可以转换了，笔者还提供了转换后不同框架的前向代码。　

其中笔者还找到了centernet的tensorRT前向版本（后续笔者把它称为centerRT），在里面用cuda写了centernet的后处理（包括3X3 max pool和topK后处理）。笔者在转完了tensorRT之后想直接把centerRT白嫖过来，结果发现还是有些麻烦，centerRT有点像是为了centernet原始实现定制化去写的。这就有了以下的问题。

• 不仅是tensorRT版本，所有的框架上我都不想写麻烦的后处理，我想把麻烦的操作都写到网络里面去，这样我就什么都不用干了，直接躺平

• 在centernet cls head的输出后面再加一层3X3的max pooling，可以减少一部分后处理的代码

• 有没有办法使得最后中心点head的输出满足以下条件：1.除了中心点之外，其他的像素值全是0，（相当于已经做过了pseudo nms）；2.后处理只需要在这个feature上遍历>thresh的像素点位置就可以了。

• 如果x1表示centernet的中心点输出，x2表示经过了3X3 maxpool之后的输出，那么在python里面其实只需要写上一行代码就得到上述的条件：y = x1[x1==x2]。但是笔者在使用转换时，onnx不支持==的操作。得另谋他路。

这次笔者拍碎了脑袋都没想到怎么白嫖，于是在献祭了几根珍贵的头发之后，强行发动了甩锅技能，把后处理操作都扔给神经网络，具体操作如下：

• x2是x1的max pool，我们需要的是x1[x1==x2]的feature map

• 那么我们只需要得到x1==x2,也就是一张二值化的mask，然后用mask*x1就可以了。

• 由于x2是x1的max pool，所以x1-x2 <= 0, 我们在x1-x2上加一个很小的数，使得等于0的像素点变成正数，小于0的像素点仍然为负数。然后在加个relu，乘以一个系数使得正数缩放到1，就可以得到我们想要的东西了。

代码如下：

def centerX_forward(self, x):    x = self.normalizer(x / 255.)    y = self._forward(x)    fmap_max = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)(y['cls'])    keep = (y['cls'] - fmap_max).float() + 1e-9    keep = nn.ReLU()(keep)    keep = keep * 1e9    result = y['cls'] * keep    ret = [result,y['reg'],y['wh']]  ## change dict to list    return ret

def postprocess(self, result, ratios, thresh=0.3):    clses, regs, whs = result    # clses: (b,c,h,w)    # regs:  (b,2,h,w)    bboxes = []
    for cls, reg, wh, ratio in zip(clses, regs, whs, ratios):        index = np.where(cls >= thresh)        ratio = 4 / ratio        score = np.array(cls[index])        cat = np.array(index[0])        ctx, cty = index[-1], index[-2]        w, h = wh[0, cty, ctx], wh[1, cty, ctx]        off_x, off_y = reg[0, cty, ctx], reg[1, cty, ctx]        ctx = np.array(ctx) + np.array(off_x)        cty = np.array(cty) + np.array(off_y)        x1, x2 = ctx - np.array(w) / 2, ctx + np.array(w) / 2        y1, y2 = cty - np.array(h) / 2, cty + np.array(h) / 2        x1, y1, x2, y2 = x1 * ratio, y1 * ratio, x2 * ratio, y2 * ratio        bbox = np.stack((cat, score, x1, y1, x2, y2), axis=1).tolist()        bbox = sorted(bbox, key=lambda x: x[1], reverse=True)        bboxes.append(bbox)
    return bboxes

• 在centernet作者本来的issue里面提到，centernet很依赖于网络最后一层的特征，所以加上dlaup会涨点特别明显，但是由于feature的channel太多，会有一些时间损耗。笔者实测在某个backbone+deconv上加上dlaup之后，batchsize=8时间由32ms->44ms左右，有一些代价，所以笔者没有加。后续应该可以把dlaup里面的卷积全部改为depthwise的，找到一个速度和精度的平衡

• 想想办法看看能不能把Generalized Focal Loss，Giou loss等等剽窃过来，稍微改一下加到centernet里面

• 调参，lr，lossweight，或者共产主义loss里面各个固定loss值，不同数据集上不同backbone的参数都可以优化

• 用一个牛逼的pretrain model

• 把隔壁fast reid的自动超参搜索白嫖过来

除了以上的在精度方面的优化之外，其实笔者还想到很多可以做的东西，咱们不在精度这个地方跟别人卷，因为卷不过别人，检测这个领域真是神仙打架，打不过打不过。我们想着把蛋糕做大，大家一起有肉吃。

• 蒸馏不仅适用于centernet，笔者再提一个瞎比猜想：所有的one-stage detector和anchor-free的检测器都可以蒸馏，而且最后的检测头的cls层全部改为C个2分类以后，应该也可以实现多模型蒸馏

• centerPose，其实本来作者的centerpose就已经做到一个网络里面去了，但是笔者觉得可以把白嫖发挥到极致，把只在pose数据集上训过的simplebaseline网络蒸馏到centernet里面去，这样的好处是：1.检测的标注和pose的标注可以分开，作为两个单独的数据集去标注，这样的话可以白嫖的数据集就更多了。2：并且做到一个网络里面速度会更快。

• centerPoint，直接输出矩形框四个角点相对于中心点的偏移量，而不是矩形框的宽高，这样的话相当于检测的输出是个任意四边形，好处为：1.我们在训练的时候可以加入任何旋转的数据增强而不用担心gt标注框变大的问题，同时说不定我们用已有的检测数据集+旋转数据增强训练出来的网络就具备了预测旋转物体的能力。2.这个网络在检测车牌，或者身份证以及发票等具有天然的优势，直接预测四个角点，不用做任何的仿射变换，也不用换成笨重的分割网络了。

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