向大家推荐一篇今天新出的目标检测相关论文 Stitcher: Feedback-driven Data Provider for Object Detection ，该文发明了一种简单方法改进业界老大难：小目标检测问题。

该文作者来自中科院自动化所、旷视科技、香港中文大学，孙剑老师和贾佳亚老师都为论文的共同作者。

大多数目标检测算法在小目标检测上都有显著的性能下降，作者通过统计分析发现，这与训练阶段小目标对损失函数的贡献小有关系，Feedback-driven Data Provider 顾名思义，作者提出了一种基于训练时反馈然后提供数据的方式改进训练，而制作新数据的方式也很简单，就是把图像拼接起来 Stitcher。

请看下图，这是Faster RCNN算法在COCO 数据集上训练时小目标对Loss贡献比例，baseline方法来自小目标的Loss贡献比例小于10%，而该文发明的方法 Stitcher 则让其更加均衡。

相比于业界已有的多尺度训练的方法，Stitcher几乎不增加训练时间，但取得的精度提升却更加可观，如下图：

下表为在COCO数据集上大中小三种目标的统计，小目标占整个标注框的41.4%，但仅出现在52.3%的图像中，可见小目标数量很多，且在图像中出现较集中。

因为小目标在图像中出现的比例低，那么在训练时缺少小目标时如何制作小目标数据作为补充呢？将正常图像中的目标resize小一点，其纹理依然清晰类别仍然可辨，作者通过将多幅正常图像resize并拼接的方式制作数据集，这就是Stitcher的由来。

算法流程

在训练时，根据小目标对loss的贡献比率确定是否要在下一次迭代提供给网络拼接的图像训练，如下图：

图中是将4幅正常图像拼接resize后拼接为一幅新的训练图像。

当小目标对Loss的贡献比例小于一定阈值，即将拼接的图像加入下一次迭代的训练集。

实验结果

使用上述看似简单的方法，却能带来非常稳固的性能提升，下图为训练Faster R-CNN 随着迭代次数增加AP的变化，

为了验证方法的有效性，作者使用不同的目标检测算法（Faster R-CNN、RetineNet）、骨干网（Res-50-FPN、Res-101-FPN）做了实验，只要加上Stitcher 就能提高模型精度，而且不仅对小目标有效，对大、中目标也有效！当然从结果看，小目标获得的精度增益更大。

作者又将其与其他处理小目标检测的常见方法比如多尺度训练、SNIP、SNIPER进行了比较，Stitcher 在提高精度更多的情况下，几乎不增加时间代价，当然是更好的选择。

在大的骨干网上也获得了精度增益：

更长的训练周期，Stitcher持续获得精度增益，而baseline在训练周期达到6时精度开始下降，如下表：

换到 PASCAL VOC数据集，依然能涨点：

值得一提的是，Stitcher不仅适用于目标检测，在实例分割的对比实验中，同样获得了不晓得精度提升。如下表：

总之，作者从训练样本对Loss贡献不平衡的角度思考小目标检测问题，通过设计Loss反馈驱动的机制和图像拼接的方法显著改进了小目标检测，其稳固的精度增益表明，该机制可以成为目标检测算法训练的通用组件。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2004.12432

作者称代码将开源。

在我爱计算机视觉公众号后台回复“Stitcher”，即可收到论文下载。

说到不平衡问题，强烈推荐大家阅读：

目标检测中的不平衡问题综述

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备注：目标检测

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