CBNet和DetectoRS：COCO数据集霸榜模型

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作者丨张佳程@知乎

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/146447810

CBNet和DetectoRS —— COCO数据集霸榜模型（至2020年6月6日）。它两先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet——50.7AP和DetectoRS——53.3AP，多尺度测试CBNet——53.3AP和DetectoRS——54.7AP。下面扼要介绍一下这两个模型的关键点。

《CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection》(AAAI 2020)

论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.03625

《DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution》(3 Jun 2020 arXiv)

论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.02334

CBNet

CBNet的其结构图如下。CBNet通过复合连接来组合多个相同的主干网络，复合连接作用于相邻的主干网络的平行阶段（如ResNet中的stage i）。从图中可已看到，前一个主干网输出的特征会作为后续主干网输入特征的一部分。在并行的N个主干网络中，前N-1个称为Assistant Backbones，第N个称为Lead Backbone，Lead Backbone的输出用于后续子任务，如回归、分类，或者说检测模型的FPN、detection head等。

下面这张图反映了CBNet和unrolled RCNN的区别。可以看到两者对于并行级之间的连接是不同的，另外其次，在RCNN中不同时间步长的平行阶段共享参数，而在CBNet中骨干网的平行阶段不共享参数。

CBNet及其几种变种如下图所示。主要差异体现在：复合连接所作用的前一阶段主干网的输出特征层级 与 复合连接输出的特征在当前阶段主干网输入的特征层级 之间的关系。下图中的(a)(b)(c)(d)分别称为Adjacent Higher-Level Composition (AHLC)、Same Level Composition (SLC)、Adjacent Lower-Level Composition(ALLC)和Dense Higher-Level Composition (DHLC)，其含义结合图示一目了然。注意复合连接在不同变种中都是相同的：上采样 -> 1*1 Conv -> BN。

关于目标检测和实例分割的实验结果如下表。其中DB表示组合2个相同的主干网络，TB表示组合3个相同的主干网络。

CBNet及其变种的对比实验结果如下表所示。

使用Cascade Mask R-CNN作为baseline，组合2个和3个相同的backbone——ResNeXt152，结合多尺度测试，CBNet刷新了coco的检测记录。

最后是关于并行的主干网络数目N与检测精度之间关系的消融实验结果，如下图。合情合理，N越大精度越高，但N>3之后精度趋于饱和。可以想见，N越大，参数量越大、计算复杂度越高、推理速度越慢。

DetectoRS

DetectoRS的思想来自looking and thinking twice ，作者将这一思想应用于主干网的改进上。宏观上，提出递归特征金字塔网络（Recursive Feature Pyramid ，RFP），添加反馈连接将FPN的特征图输入到主干网中。微观上，提出可切换空洞卷积（Switchable Atrous Convolution， SAC），用它替换主干网上所有的3*3标准卷积，使得模型可自适应选择感受野。

DetectoRS的结构图如上图所示。上图中几个点：（1）展开的迭代次数(the number of unrolled iterations)设置为2，这是默认做法；（2）使用ASPP模块来转换RFP大的特征，注意作者使用的ASPP与原始的略有不同，具体细节参加论文；（3）利用Fusion Module来更新输出特征，其结构如下图，最新的特征图作为输入，利用一个1*1卷积层+ Sigmoid激活函数来计算attention map，attention map对最新的特征图进行重标定，1-attention map对上一层到来的特征图进行重标定，而后加和作为最终输出。

下面来着重看一下作者提出的可切换空洞卷积（SAC），其内部结构如下图所示。

中间主体部分即为SAC，它是一个两分支结构，分别使用扩张率为1和3的扩张卷积，此外，利用5*5自适应平均池化+1*1卷积层建模切换函数S。S对扩张率为1的分支输出的特征图进行重标定，1-S对扩张率为3的分支输出的特征图进行重标定，而后加和作为最终输出。图中的锁定机制的含义是：加载预处理模型时两分支加载的权重是相同的，这样一来便可以利用现成的、在ImageNet上预训练好的模型。

此外作者在SAC的前后分别添加了一个全局上下文模块GCM (global context module)，它作为一种注意力机制来帮助SAC捕获更大范围内的语义信息。与SENet存在两点主要的区别：一是内部只包含一个卷积层，且没有非线性层；二是将输出将被加回到主流，而不是将输入乘以由Sigmoid计算得到的校准值。作者称GCM对检测性能有积极的影响，它可以使得转换函数S更加稳定。

首先是消融实验的实验结果，如下表所示。

作者以HTC作为baseline，添加RFP和SAC，实验效果如下表所示。使用ResNeXt-101-32x4d作为backbone，结合测试数据增强，DetectoRS刷新了coco的检测记录。

DetectoRS在全景分割、实例分割上实验的结果如下表，表现同样非常优异。

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