一种关注于重要样本的目标检测方法！

背景

论文是基于anchor的目标检测中正负样本采样的。首先来一起回顾下整个过程。

以经典two-stage目标检测网络Faster-rcnn为例，如图所示，过程大致为：

1. 图片输入经过backbone得到feature_map，

2. 然后经过RPN网络得到proposal，

3. 再将proposal进行1：3的正负样本的采样，

4. 将采样后的正负样本送入rcnn阶段进行分类和回归。

图中蓝框区域就是本文要研究的内容：

问题分析

在这样一个正负样本采样阶段，目前主流的算法都是怎么做的？

1. Faster-rcnn，将采样后的正负样本直接送入rcnn阶段进行分类和回归；
2. ohem，将loss大的proposal视为难例，在采样的时候优先采样这些样本；
3. focal_loss，通过两个超参数调节不同难易程度样本的loss。

还有很多别的关于正负样本采样的研究，这里不一一列举，但是目前来看，大部分关于这部分的优化，都是想要去优化难例样本，也就是说，一个proposal在训练的时候贡献的loss越大，越需要去优化，但是这样真的是对的吗？或者说，对于模型来说，这些难例样本真的是最重要的吗？

这里我们举一个例子，看一下本文认为什么是重要的样本，如下图所示：

左图：白色虚线表示ground truth，红色框表示本文认为的重要样本(prime sample)，蓝框为难例样本。

右图：不同采样策略下模型的PR曲线，random表示平等对待各个样本，hard表示重点关注难例样本，prima表示重点关注重要样本。

可以看到，基于prime sample的采样策略能够更好地提升检测器的性能，原因是什么呢？

我们以左图为例，对于左图来说，对于这样一个检测结果，往往我们希望去优化蓝框，因为它的loss更大，这是可以理解的。

但是对于这样一个图片，已经有更好的红框了，其实是没有必要去优化蓝框的，因为最终蓝框只要比红框得分低，它就会被后处理NMS干掉，从而不对检测指标有贡献，因此，此时，与其去优化蓝框，不如进一步优化红框，使其更加精确。换句话说，红框才是更重要的。

重新审视mAP

以COCO计算mAP的过程为例，大致分为以下四步：

1. 以间隔0.05对在0.5~0.95内采样iou阈值
2. 在每个iou阈值下，计算PR曲线，得到AP值
3. 将所有iou阈值下的AP值平均得到mAP（m--mean iou）
4. 所有类别的mAP进行平均得到总的mAP（m--mean  class）

接下来我们看一下，从mAP的指标上来看，哪些正负样本是更重要的？

文章中说，对于单一gt bbox来说，与其重叠的所有预测边界框中，具有最高IoU的bbox最为重要。以图左边这个目标为例：

对于白色虚线gt来说，预测边界框有bbox A， bbox B，bbox C，那么bbox C是最重要的，其原因在于它和gt的IOU是最高的，倘若不考虑每个框的置信度以及NMS的影响，当计算AP50的时候，ABC都可以被认为检测到gt。

但是当计算AP70的时候，只有C表示检测到了gt，而此时A、B虽然表示没有检测到gt，但是有C检测到了，就不影响recall了，所以C是直接影响召回的，因此它是最重要的。

对于多目标gt bbox来说，在所有针对不同对象的IoU最高bbox中（图中bbox C和bbox D），具有更高IoU的bbox（图中bbox D）更为重要。以图中两个目标为例：

依旧类比单目标的思路，这里假设要计算AP50，那么两个目标分别被C和D很好的检测到，但是要计算AP90，就只有D贡献recall了，要计算AP95，那整张图的mAP直接到0，也就是说，随着mAP计算过程中IOU阈值的增大，最后还是靠D一直在顶着，因此它是最重要的。

以图为例，负样本是没有IOU的概念的，只有置信度得分，在nms之后，每一簇负样本中（蓝色的一簇，红色的一簇）分数最高的被保留下来，因为它们背景区域被检测为某类别正样本的负样本，所以被预测为某类别分数越高代表其错的越厉害，也就是越重要。越重要也就是越需要重点关注去优化，但是与优化正样本不一样，对负样本的优化是希望高分数能够降下来。

PISA算法

基于以上内容，我们再来看一下PISA这篇论文是怎么做的，其实主要内容上面已经说了，就是为了得到高的mAP，分析出哪些正负样本对mAP指标的提高是最重要的。因此，下面主要就涉及两方面内容，第一，如何去找重要的样本？第二，对重要程度不同的样本分别做什么操作？

一、查找重要样本--HLR

（1）IOU-HLR，对正样本进行分层排序

排序的过程图中表示地比较清楚，总结一下就是，对于单一目标附近的样本(ABC, DE)，首先根据IOU在组内排序(CAB，DE)，然后对不同类别同一顺位的样本排序(DC, AE, B)，最后将排序后的样本重新组合。这么做既考虑了组内重要性，又考虑了组间重要性。

这里有一个简单的小实验，简单验证了本方法的有效性：

图中展示的是，不同IOU阈值下的PR曲线，top5/top25表示按照IOU-HLR排序方法排序后得到的top5/top25的重要样本。两点结论，第一，关注重要样本，的确能提升AP。第二，关注重要样本，对高IOU阈值下的AP增益更大。

（2）Score-HLR，对负样本进行分层排序

这个过程跟正样本差不多，不同的是正样本依据的是IOU，负样本依据的是Score，都能跟前面的分析照应。

二、算法实现

1. ISR

在对所有样本重要性进行排序之后，怎么跟训练过程联系起来呢？

这里采用的方法叫做ISR（Importance-based Sample Reweighting），即基于样本重要性重新赋予权重。

分为以下几个步骤：

(1) 首先将每个类别的样本分组（N个前景类别+1个背景类别），n_max表示在每个类别中样本数最多的数目，在每个组内对正样本进行IoU-HLR操作，对负样本进行Score-HLR操作，得到重要性排序。

然后按照公式（1）将重要性排序进行线性变换，r_i表示某样本排序后的次序，r_i越小表示排序越靠前，可以看到r_i越小，u_i越大。

（2）再按照公式（2）将u和每个样本的权重w建立联系，为不同重要性的样本赋予不同的权重，其中β和γ是超参数。

（3）最后将重新赋值的权重应用到分类损失的计算上。

其中i表示正样本，j表示负样本，这里为了保证应用ISR之后不改变总的loss值，对ISR之后的每个样本的权重进行了归一化。

2. CARL

在为不同的样本根据重要性排序结果赋予不同权重之后，本来进而提出了CARL(Classification-Aware Regression Loss)，来解决分类和回归不一致的问题，也就是有时候回归的好，但是分类分数差之类的问题。因为我们计算mAP的时候，不仅需要高的IOU阈值，更要高的分类置信度，毕竟NMS会首先保留下来分数最好的检测结果。

其做法如公式(4)所示，就是将分类置信度p_i引入到回归损失中，经过推倒可以证明，回归损失L(d_i, ^d_i)和L_carl对p_i的倒数是正相关的，回归损失较大的样本的分类分数会被抑制，这样让样本的回归结果指导分类分支，加强分类和回归的一致性。

实验结果

1. PISA应用在不同检测器时，在COCO和VOC测试集上带来的增益。

可以看到，基本都有涨点，尤其是对高IOU阈值下的AP指标（AP75）涨点较多。

2. 消融实验

表3中，R表示平等对待所有样本，H表示关注难例样本，P表示关注主要样本。

表4中，ISP-R/ISR-N分别表示为正/负样本基于重要性重新赋予权重。CARL指分类和回归分支联合调优的应用。

3. 超参数搜索实验

表5为公式(2)和公式(4)的超参数搜索实验结果。

4.ISR对样本分数的影响

横坐标表示样本的重要性顺序，纵坐标表示样本分数。

可以看到，ISR-P能够提升重要性排名靠前的正样本的分数，且抑制重要性排名靠后的样本的分数。

ISR-N也的确能够抑制负样本的分数，且重要性排名越靠前，其分数被抑制的越多。

5. CARL对样本分数的影响

图8展示了应用CARL之后，不同IOU下样本分数均值的变化，可以看到，CARL能够提升高IOU下重要样本得分，低IOU阈值下样本得分会被抑制，也就是说，有了更好的，不那么好的就可以考虑丢了呀。

6. 可视化结果

从可视化结果可以看到，PISA能够使模型更关注于重要样本的优化，使得检测结果中有更少的假阳，且真阳的分数更高。

以上解读仅代表个人观点，水平有限，欢迎交流~

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