作者 |  Mr.Jian  编辑 | 汽车人

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/563196861

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（纯量产经验）本篇不讲任何正负样本定义的方法，以及各种采样的方法，只从实际训练角度思考正负样本背后的本质问题。

1什么是正负样本？

• 对于像YOLO系列的结构，正负样本就是feature map上的每一个grid cell（或者说对应的anchor）。

• 对于像RCNN系列的结构，RPN阶段定义的正负样本其实和YOLO系列一样，也是每一个grid cell。RCNN阶段定义的正负样本是RPN模块输出的一个个proposals，即感兴趣区域（region of interesting，roi），最后会用RoIPooling或者RoIAlign对每一个proposal提取特征，变成区域特征，这和grid cell中的特征是不一样的。

• 对于DETR系列，正负样本就是Object Queries，与gt是严格的一对一匹配。而YOLO，RCNN是可以多对一的匹配。

通常情况下，检测问题会涉及到3种不同性质的样本：

• 正样本（positive）
  对于positive，一旦判定某个grid cell或者proposal是正样本，你就需要对其负责cls+bbox的训练。

• 忽略样本（ignore）
  ignore最大的用处就是可以处理模棱两可的样本，以及影响模型训练的样本。所以对于ignore，对其不负责任何训练，或者对其负责bbox的训练，但是不负责cls的训练。

• 负样本（negative）
  对于negative，只负责cls的训练，不负责bbox的训练。

2怎么定义哪些是正样本/ignore/负样本

常规使用的方法：

• 借助每个grid cell中人为设置的anchor，计算其与所有gt（ground truth）的iou，通过iou的信息来判定每个grid cell属于positive/ignore/negative哪种。

• 以当前gt为中心的一定范围内，去判定每个grid cell属于哪种样本。

在具体的自动驾驶量产项目中，往往会根据实际需求，比如对precision和recall的要求，在与gt匹配的逻辑中，会从类别、大小等角度去考虑，另外还会考虑特殊标记的gt框（hard、dontcare）。

有以下几个原则：

1. 数量少的类别A，为其尽可能匹配适当多一点的anchor，数量多的类别B，为其匹配少量且高质量的anchor。这样做目的是提高A的recall，提高B的precision，保证每个batch中，各类别间生成的正样本数量趋于1：1

2. 为小目标匹配高质量的anchor，忽略其周围低质量的anchor。这样做是为了减少小目标的误检，可能在一定程度上牺牲了召回。

3. 对于中大目标，就要考虑具体那个类别的数量了，数量少的类别匹配多一点，数量多就少匹配。

4. 对于特殊标记的gt框，如hard、dontcare， 如果一些负样本和这些hard、dontcare强相关，那么把这些负样本变成ignore，避免让样本间产生歧义。

正负样本的定义过程是一个迭代的过程，会根据模型的实际训练过程以及测试效果来动态调整，比如模型对某个类recall偏低，那么此时我们就要增加该类生成正样本的数量了。

定义的过程就是将正负样本严格区分开，为后续的采样提供方便，如下图，将从正样本过渡到负样本的这些样本归入ignore。

注意：ignore样本的区间不能太大，存在一个上限。如果太大，模型在推理阶段会存在一定的随机性。

3采样哪些正负样本参与训练

个人认为：该部分是训练检测模型最为核心的部分，直接决定模型最后的性能。理解正负样本的训练，实质是理解正负样本的变化是如何影响precision和recall的。

我们先考虑3个基本问题，对于某个类别gt：

1. 假设我们希望precision=1，不考虑recall，那么属于该gt的并且参与训练的正负样本理想情况会是什么样的？

正样本：数量越多越好，并且质量越高越好。
负样本：多样性越丰富越好，数量越多越好（实际已经满足数量多的情况）。

1. 假设我们希望recall=1，不考虑precision呢？

正样本：数量越多越好。
负样本：数量为0最好。

1. 现在我们希望precision=1， recall=1呢？

正样本：数量越多越好，并且质量越高越好。
负样本：多样性越丰富越好，并且数量越多越好。

从以上3个问题分析得到，对于某个类别的gt，属于该gt的正样本中，数量和质量是矛盾的。数量越多，那么质量必然下降，recall会偏高，precision会偏低。反之，数量越少，质量会高，但是recall会偏低，precision会偏高。对于负样本来说，要求它数量越多，并且多样性越丰富，这并不矛盾，实际是可以做到这点。

有人会问，不看mAP吗？
mAP是综合衡量了recall从0到1变化的过程中（实际recall达不到1），precision的变化曲线，mAP并不直观，实际把mAP当做其中一个衡量指标而已。

所以，我们采样的目标就是：

• 正样本：质量高，数量适当

• 负样本：多样性越丰富，数量适当（或者说是正样本数量的n倍，n一般取值[3,10]）

一般情况下，定义的那些正样本都会采样参与训练，负样本就随机采样一些去训练。但在训练的过程中你需要考虑几点：

1. 定义的那些正样本，模型真的都能搞定吗？

在量产级的数据集中，往往会有百千万量级的目标，虽然在定义正样本的时候考虑到了很多因素，但是面对百千万量级的目标，往往会存在一定比例的正样本，模型压根就学不会，训练后期模型loss就在一个小区间里震荡，所以我们就要对这些样本做进一步处理，把其归为ignore，减少他们对模型训练的影响。
对于FN（漏检），我们就要根据具体的需求分析这些FN到底是否需要检出，如果需要检出，就需要调整定义这些FN的正样本的匹配逻辑，让其产生适合训练的正样本。

2. 面对数量众多的负样本，怎么针对性的采样（适应自己的项目）。

其实在项目前期，负样本的采样可以选择随机，但当你进行大量路采数据测试后，总结发现模型输出的FP，比如，发现模型输出大框背景的频次偏高，那么这个时候我们就要改变随机采样负样本的策略，就要针对性的增加小分辨率feature map上的负样本的采样。如果模型经常把特定背景（树尖，房屋）检测为目标，那么我们需要1. 检查gt的标注质量。2. 想办法采样到这类的负样本参与训练。

3. 尽可能保证每个batch中，类别间采样的正样本比例为1:1。

在量产级数据中，因为是实车采集，往往会出现类别不均衡现象，随着数据量的不断增加，这种不均衡会被严重放大，如果直接采样全部正样本采样训练，模型很可能出现precision和recall偏向类别多的那个类，比如类A，这个时候就需要考虑适当降低类A的采样，同时考虑适当增加类B类C的采样训练，来达成类别间正样本的比例接近1:1。

所以，正负样本的采样是根据当前模型的检测效果来动态改变优化的，但是不管怎么改变，对正负样本的采样不会偏离理想状态的，只不过离理想状态的距离由自己手头的数据集标注质量决定。

如有错误，请指正。

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