[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端

目标检测系列：

目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作

目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享

目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练

目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN

目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式

目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性

目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN

目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强

目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言

目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度

目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作

目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端

目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS

目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

目标检测扩展系列：

目标检测(object detection)扩展系列（一） Selective Search：选择性搜索算法

目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘

目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

简介：anchor free的开端

过去的目标检测算法，two-stage方法从Faster R-CNN开始，one-stage方法从SSD开始，都无一例外的引入了anchor，anchor先验的引入使网络不需要从0直接预测Bounding box，这有利于目标检测器得到更好的效果。但是随着Anchor box的逐渐增多，它变成了目标检测算法的一个瓶颈，而CornerNet首次弃用了anchor box，就像它的名字一样，它将目标物体转化为检测左上角和右下角的点，CornerNet的论文是《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》。

CornerNet原理

设计理念

CornerNet的出发点和RetinaNet是同一个，对于one-stage的目标检测器，大量的anchor导致正负样本的不平衡，网络训练时loss会被大批量负样本所左右。同时又由于检测器是one-stage的，一旦预设了anchor，没办法二次筛选它。所以RetinaNet提出了Focal loss，在计算损失时弱化负样本的影响。而CornerNet则是直接弃用了anchor，除了上面的原因，还有一个就是anchor的设计是完全先验的，有大量的超参数，比如如何选择尺度，比例，多少个分支等等，每个层放几个等等，每个结构都不一样。

CornerNet受到人体姿态估计方法的启发，将目标检测问题转化为预测目标边界框的左上角和右下角一对顶点，也就是使用单一卷积模型生成热点图和嵌入式向量，里面的很多部分参考了《Associative Embedding:End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping》。

网络需要输出两个Heatmap和一个embedding vector，一个Heatmap上包含了所有目标的左上角点，另一个Heatmap上包含所有目标的右下角点，embedding vector则负责预测这一堆左上角点和右下角点，哪两个应该是一对。

为什么选择角点预测

在CornerNet前的所有方法去定义Bounding Box的时候都是选择中心点和宽高，这种方式利于特征图生成的anchor去编码ground truth。但是CornerNet选择使用左上角和右下角去定义Bounding Box，原因有两个：

• 中心点相比左上角和右下角的点更难定义，因为中心点需要先确定四条边，但是角点不是这样，它只需要两条边，分别是到最右和最下的距离；
• 角点的选择对于空间的离散化是更高效的，因为只需要$wh$ 个点就可以表达$w^{2}h^{2}$ 个格子。意思是说，对于一个$w\times h$ 的特征图来说，其中的任意一个点作为中心去选择box，都有$w\times h$ 种可能性，而$w\times h$ 的特征图上有$w\times h$ 个点，所以表达了$w^{2}h^{2}$ 个格子。

如何检测角点

网络最后会输出两个heatmap，heatmap的尺寸为$W\times H \times C$ ，其中C是目标的类别数，背景类不作为一个类别。两个heatmap分别负责左上角的点和右下角的点，它是一个二值的mask特征图，这两个heatmap上的包含了目标检测任务需要的大部分信息了，原始图像上各个目标的点，会根据目标类别不同反映到heatmap不同通道的前景上。

因为ConerNet就是在参考人体姿态估计的方法，输出的heatmap就是类似下图中蓝色的热力图，下图是Hourglass Network的示例图，只是ConerNet把它换成了左上角和右下角。

heatmap是一个二值的mask，所以这其实是个二分类问题，ground truth在heatmap上只是一个点，而其余所有的点都应该是负样本，对于任意的负样本，训练时的惩罚应该是一致的。但是在CornerNet没有这样来用，因为这个点如果和ground truth偏移的不多，那么两个点连起来的Box还是可以和ground truth有很大的overlaps。

CornerNet以ground truth点为中心的选择了一个圆，这个圆的半径选择依据时，圆内的点连起来的矩形应该可以与ground truth至少有0.3的IOU。就像下图，红色框是实际的目标Bbox，橙色是一个圆，在圆内两点连起来的绿色框依然和红色框有很大的交叠。

这样确定出来圆的半径之后，越是靠近圆心位置的点，惩罚就应该越小，相反的应该越大。并且一个点有$(i,j)$

两个值，如果想用二分类问题来解决这个点的训练，需要将它映射为一个值。

基于上面两点考虑，CornerNet选择使用一个高斯分布，标准差为半径的$1/3$ ，映射heatmap上的点$(i,j)$ ：

heatmap的损失参考了focal loss，并在此基础上加上了高斯映射，因为半径的设计是一个局部效果，所以命名为variant of focal loss，最后的loss为：

其中的C是类别数目，然后遍历W和H，它和focal loss的区别就在负样本时的那个系数$(1-y_{cij})^{\beta}$ ，越是靠近圆心grounth truth的点，$(1-y_{cij})$ 就越是趋近于0，相反的惩罚就越大。

那么最后，如果是“圆”外面的点，结果会怎样，这个就是标准差选取的作用，这样的标准差选取遵循$3\sigma$

原则，保证了在半径范围的值占到高斯分布的99%以上，而半径外的点，高斯映射后无限趋近于0，所以对于圆外面的点惩罚是1。

如何预测offset

CornerNet的另一个输出是offset，CornerNet预测的点是在特征图上，特征图是在原图上成倍数的下采样得到的，但是在特征图上的像素点只能是整数，这样就会带来精度的丢失，offset就是补偿这个精度用的，offset的计算是这样：

$\frac{x_{k}}{n}$ 是实际做除法计算出来的小数，$\left \lfloor \frac{x_{k}}{n} \right \rfloor$

是取整之后的结果，offset的预测使用的是smooth L1 Loss：

这个loss只用于ground truth的点。

如何配对角点

上面说到heatmap有两个，原图中有很多目标的话，那么两张heatmap上就有多个点。这些点中哪两个应该是一对？

CornerNet还是借鉴了上文姿态估计的方法，引入嵌入式向量。Associative Embedding论文将嵌入式向量应用到判别哪些关键点是属于同一个人的，它也同样适用于判定是否为同一目标。模型在训练阶段为每个corner预测相应的embedding vector，通过embedding vector使同一目标的顶点对距离最短，既模型可以通过embedding vector为每个顶点分组。

其实这个所谓的embedding vector就可以理解为一个值，它和角点是一一对应的，我们为了配对两张heatmap上的角点需要两个条件：

• 同一个object的角点，embedding vector应该尽量小
• 不同object的角点，embedding vector应该尽量大为了做到上面的目的，CornerNet使用了两个损失，$L_{pull}$ 和$L_{push}$

在$L_{pull}$ 中，k代表object，$e_{tk}$ 代表第k个object的左上角点的embedding vector，$e_{tk}$ 代表第k个object的右下角点的embedding vector，$e_{k}$ 是它们的平均值，所以$L_{pull}$ 的目的是拉近原本就属于一个object的点。但是这还不够，所以的object点的embedding vector都一致，那距离也很近。但是显然这样就什么都分不出来了，所以还需要$L_{pull}$ 来拉开不同object之间的距离，$e_{k}$ 和$e_{j}$ 是两个不同目标的embedding vector平均值，在实验中$\Delta=1$ ，所以这个loss是让$e_{k}$ 和$e_{j}$ 的差的绝对值怎么也要比1大。同样的，这两个loss只用于ground truth的点。

Corner Pooling和沙漏网络

为了适应角点检测任务，CornerNet提出了Corner Pooling，虽然这里叫Pooling，但是它不负责下采样，只负责信息的聚合。

对于目标，它的左上角和右下角的点其实没有什么特征，它只是矩形两个边的交点而已，反而是这个矩形的上边由帽子决定，矩形的左边由手部决定。所以Corner Pooling做聚合的目的是找到行列上最具有特征的那个点。

以左上角点输出为例，Corner Pooling需要两个支路一个支路从最右像最左找最大值，一个支路从最下像最上找最大值，最后把这两个支路的输出加起来。因为我们先验的认为，在上面的例子中，水平方向的最大值应该在帽子的顶部，垂直方向的最大值在右手处。

CornerNet的主干模型是Hourglass Network（沙漏网络），这个也是参考了Associative Embedding论文，沙漏网络是做姿态估计任务中很常见的结构，而且在一些人脸landmark任务中也常看到，CornerNet的主干中是使用的s=2的卷积下采样操作。连续堆叠了2个这样的模块。hourglass结构可以很好的结合局部特征和全局特征。最终feature map被缩小5倍。其中卷积层的通道数分别为(256; 384; 384; 384; 512)。hourglass结构的网络深度为104层。

组合上面五个部分，最终CornerNet的结构是这样。

CornerNet性能评价

上图在说明Corner Pooling对于CornerNet的影响，当使用Corner Pooling时AP可以提升2.0。

上图在说明角点预测时适应的惩罚策略对于CornerNet的影响，如果完全移除，也就是对于所有的负样本都是相同的惩罚，AP是最低的；当使用固定的半径时，AP可以提升；使用目标相关的半径选择时，AP最高。

上图在说明沙漏网络和Corner方法的影响，如果使用的是ResNet-101主干，使用角点预测方法，AP是最低的；使用沙漏网络和Anchor的方法AP有所提升；使用沙漏网络+角点预测效果是最好的。

最后就是综合的实验结果，在CornerNet之前的方法全部都是基于Anchor的，而上表的下半部分是one-stage的方法，上半部分是two-stage的方法，CornerNet的AP超过了所有的one-stage检测器，但是有一点是它的AP50不如RefineDet和RetinaNet，这可能是由于CornerNet的半径选择策略和高斯分布的惩罚系数，让CornerNet关注更高的IOU。