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【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。它们先后刷新了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。

论文：CBNet

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.03625

• 代码地址：https://github.com/PKUbahuangliuhe/CBNet

摘要与创新点

在现有的基于CNN的检测器中，骨干网络（backbone）是提取基本特征的一个非常重要的组成部分，检测器的性能高度依赖于骨干网络。在本文中，我们的目标是通过在现有的ResNet和ResNeXt骨干上构建一个更强大的骨干来实现更好的检测性能。具体地说，我们提出了一种新的策略，利用相邻骨干网之间的复合连接来组成多个相同骨干网，并以此形成一个更强大的主干网络。我们把它叫做CBNet。通过这种方式，CBNet将前一个主干的输出特征(即高级特征)作为输入特征的一部分逐级地反馈给后续的主干，最后使用最后一个骨干(Lead Backbone)的特征映射进行目标检测。我们证实了，CBNet可以非常容易地集成到最先进的检测器，并显著提高其性能。例如，它在COCO数据集上的FPN、Mask R-CNN和Cascade R-CNN的映射中提升了大约1.5%到3.0%。此外，CBNet 还提升了实例分割的结果：Triple-ResNeXt152（3 个 ResNeXt152 组成的 CBNet 架构）在 COCO 数据集上实现了最新 SOTA 结果（mAP 达到 53.3），优于之前的目标检测器。从而证明了所提出的CBNet架构的有效性。

该研究的主要贡献包括两部分：

• 提出了一种构建更强大目标检测主干网络的新方法：集成多个同样的主干网络，从而显著提升不同当前最优检测器的性能。

• 实现了单个模型在 MSCOCO 数据集上的最新 SOTA 结果——目标检测 mAP 达到 53.3。

CBNet结构图如下所示：

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）。从上图中可已看到，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。

效果展示如下：

CBNet及其组合方式如下图所示。

如上图所示，a）邻近高级组合（Adjacent Higher-Level Composition，AHLC）；b）同级组合（Same Level Composition，SLC）；c）邻近低级组合（Adjacent Lower-Level Composition，ALLC）；d）密集高级组合（Dense Higher-Level Composition，DHLC）。蓝色框中的组合连接表示一些简单运算，如元素级运算、缩放、1×1 卷积层和 bn 层。

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。

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。

论文：DetectoRS

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.02334

• 代码地址：https://github.com/joe-siyuan-qiao/DetectoRS

摘要与创新点

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。

• 在宏观层面上，作者提出了递归特征金字塔（RFP，Recursive Feature Pyramid），它结合了从特征金字塔网络到自下而上的backbone层的额外反馈连接，具体如图1（a）所示。

• 在微观层面上，作者提出了可切换的空洞卷积（SAC，Switchable Atrous Convolution），它以不同的空洞率（rate）对特征进行卷积，并使用switch函数合并卷积后的结果，SAC可以实现从标准卷积到Contional卷积的有效转换，而无需更改任何预训练模型。具体如图1（b）所示：

将它们组合在一起将产生DetectoRS，这将大大提高目标检测的性能。

DetectoRS = Detector + RFP + SAC = Detector + Recursive Feature Pyramid+ Switchable Atrous Convolution

DetectoRS 在COCO test-dev数据集上达到了54.7% box AP的SOTA性能，同时在COCO实例分割任务上达到47.1% mask AP的的性能，在COCO全景分割任务上达到49.6% AQ的性能。

宏观角度：RFP（递归特征金字塔）

RFP（递归特征金字塔）= Recursive Structure + Bottom-up Backbone Layers + Top-down FPN Layers + ASPP as the Connecting ModuleRFP提出的递归方法与最近提出的CBNet 中的递归方法相似，CBNet方法中将多个主干级联以输出特征作为FPN的输入。相比之下，RFP通过包含ASPP结构的FPN和有效的融合模块一起来执行递归计算。

微观角度：SAC(可切换的空洞卷积)

SAC（可切换的空洞卷积）= Different atrous rates + Switch functions

结构图如下所示：

作者将主干网络ResNet中的每个3x3卷积层都转换为SAC，从而在不同的空洞率之间实现对卷积计算的软切换。上图中的锁表示权重相同，只是训练的细节差异有所不同。两个全局上下文模块将图像级信息添加到特征中。

SAC的计算过程可以用上面的式子来表示，其中x为输入，w为权重，r为空洞卷积的空洞率rate，这也是SAC的超参数。Δw表示具有可训练的权重，并且switch切换函数S（·）由5x5的平均池化层和1x1卷积层组成，其与输入和位置相关。

消融实验：

baseline：HTC + ResNet-50 + FPN

HTC（基于ResNet） + RFP + SAC 的涨点情况，直接从42.0 AP涨到49.0 AP

下表是RFP和SAC各个模块的作用，验证了结构设计的优势。

对比实验在COCO test-dev 目标检测中，DetectoRS在使用ResNet-50和ResNeXt-101-32x4d作为主干网络时达到54.7％ AP，目前排名第一，遥遥领先！

在COCO test-dev 实例分割中，DetectoRS达到47.1％ AP！目前与ResNeSt并列排名第一！

在COCO test-dev 全景分割中，DetectoRS达到49.6％ PQ！目前排名第一，遥遥领先！

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