FoveaBox，超越Anchor-Based的检测器
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TeddyZhang：上海大学研究生在读，研究方向是图像分类、目标检测以及人脸检测与识别
最近，目标检测领域出现了一大批anchor-free的算法，如FCOS, FSAF等等，其主要的思路大都起源于2015年的DensBox和2016年的UnitBox，极市也分享了一篇相关的综述：
目标检测：Anchor-Free时代 ，今天，我们再来解读其中一篇完全anchor-free的算法，FoveaBox。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.03797
在此之前，我们首先讨论一下anchor-based的算法的缺点：
对于每个预选框我们都要根据不同的任务去设置其参数，如长宽比，尺度大小，以及anchor的数量，这就造成了不同参数所导致的AP有很大的不同，同时调参耗时耗力。
产生的预选框在训练阶段要和真实框进行IOU的计算，这会占用很大的运行内存空间和时间。对于单阶段算法来说，为了使其更为有效的检测小目标，通常进行FPN结构以及使用更低的特征图，这样来说产生预选框的数量就会增加很多很多。
针对不同的任务，比如人脸识别和通用物体检测，所有的参数都需要重新调节，这样一个模型的迁移能力就体现不出来了
而anchor-free算法的出现，似乎是一种思路去解决这样的问题，相比于anchor-based网络，FoverBox直接学习目标的存在概率和真实框的坐标（不产生预选框）。主要通过两个分支：
预测一个类别敏感的语义图作为目标存在的概率
预测一个中心点和边框坐标的一个映射关系
算法总览
FoveaBox在训练和测试阶段都不需要依靠默认的anchor设置，这使得它对于bounding box的分布更有鲁棒性。FoveaBox的检测网络是有一个backbone网络和两个精度任务的subnet组合而成。Backbone网络用于计算输入图片的特征图（feature map），接着第一个子网络对backbone的输出做一个逐像素的分类任务，另一个子网络预测相对应位置的边框。
Backbone (FPN)
为了公平的与RetinaNet进行比对，作者使用了如其一模一样的网络结构，也就是ResNet+FPN的结构，其中金字塔的层数
而且
输入图像的分辨率。
尺度分配
这里面我们也假设FPN中每一个层预测一定范围内的bounding box，而每个特征金字塔都有一个basic area，即32*32到512*512，所以表示为
，并设置
。正好当l=3时，整体面积为1024=32*32。但FoveaBox为了使每个层去响应特定的物体尺度，对每个金字塔层 L 都计算一个有效范围如下，其中
用来控制这个尺度范围：
作者经过试验，发现当这个控制因子为2是为最优情况。
Object Fovea
首先我们来看预测分类的子网络，其输出为一个金字塔heatmap的集合，而每个heatmap的尺寸为HxW，维度为K，其中K为类别数量。如果给定真实框为
，首先将其映射目标金字塔
，即：
而正样本区域(fovea)被设计为原区域的一个衰减区域，这个与DenseBox的设置一样，这样设置的原因是为了防止语义区域的相互交叠！其中
为缩放因子，正样本区域的每一个cell都被指定相对应的类别标签。对于负样本，我们也设置了一个缩放因子
，用于生成负样本区域。如果一个cell没有被分配，那么就是ignore区域不参与反向传播。这样的设置和 FSAF 又很像！由于样本间不均衡，所以我们使用focal loss来优化。Fovea区域计算公式如下：
边框预测
与DenseBox和UnitBox不同，FoveaBox并不是直接学习目标中心到四个边的距离，而是去学习一个预测坐标与真实坐标的映射关系，假如真实框为
，我们目标就是学习一个映射关系
，这个关系是中心点与边框坐标的关系，如下
接着使用简单的L1损失来进行优化，其中
为一个归一化因子，将输出空间映射到中心为1的空间，使得训练稳定。最后使用log空间函数进行正则化。
实验结果
通过上图我们可以看到，相比于anchor-based的，anchor-free的算法对于目标的尺度更具有鲁棒性，并且完全不需要去费劲的设计anchor的尺寸。
接下来是AP和AR的比较：
1）FoveaBox与RetinaNet的比较
2）与ASFA（CVPR2019）的比较
3）与其他SOTA方法的对比（coco test-dev）
总结
FoveaBox整体设计思路为anchor-free，不需要人为的去定义anchor的参数，但仍然需要手工的去设置参数，比如每层的area的范围，以及正样本区域的缩放因子的参数。总的来说还是不错的，吸取了DenseBox的大量优点，也对其进行了优化。在预测坐标方面，不是单纯的去预测一个distance，而是去学习一个映射Transform。