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作者：ChenJoya链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94990078本文已由作者授权转载，未经允许，不得二次转载。

发现了最近 arxiv 上的一篇文章 Empirical Upper-bound in Object Detection and More，作者们在多个数据集上探讨了多种检测器所能达到的性能上限，颇有当年 Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 的风采。“目标检测还有什么能做的？”这个问题确实很令人迷茫，但自己今后仍然会密切关注这个方向，希望能和这篇文章一样，为大家带来一些启发。

Abstract

(1)在作者的计算方式下，PASCAL VOC (test2007) 的上界可以达到 91.6%，COCO (val2017) 可以达到 78.2%， OpenImages V4 (val) 可以达到 58.9%，它们的上界离现在所能达到的最佳的性能仍有很大的差距；

(2)发现分类错误(混淆/漏检)比定位错误和重复检测错误更加重要；

(3)分析了一些数据增强的措施对检测器的影响。

分析

1. 实验细节

(1)平台：主流检测框架 mmdetection，detectron2 ;

(2)模型：R-CNN 系列(FasterRCNN, MaskRCNN, GridRCNN, LibraRCNN, CascadeRCNN, MaskScoringRCNN, GAFasterRCNN, HTC)，one-stage/anchor-free系列 (RetinaNet，SSD, FCOS, CenterNet [objects as points]);

(3)数据集：PASCAL VOC (训练 07+12, 测试 07test), MS COCO (训练 train2017, 测试 val2017), OpenImages V4 (as Kaggle Competition), Fashion dataset (作者自个的)；

(4)评价标准：COCO-style AP；

2. 如何估计性能上界

(1)假定性能上界是由 best object classifier 能达到的，即认为定位问题已经解决；

(2)探究实验，利用大网络 ResNet152 对目标进行分类，能得到多少的准确率(top-1 accuracy)，发现将 object 单独分离出来效果是最好的；

图中的 0.2, 0.4, 0.6 ... 表示 box 的放缩倍数

(3)准备基于 recognition accuracy 来估计 AP 上界。设计一种生成 candidate box 的机制，用于生成不同 IoU 的 bounding-boxes 来计算 AP，并且基于这些 bounding-boxes 重新训练 ResNet-152 分类器；

(4)对于每一个 bounding-box 分配 ResNet-152 的 top-1 score 所对应的 label；

3. 各数据集的上界

(1) PASCAL VOC

(2)COCO

(3)OpenImages V4

(4)AP 与识别 accuracy 的关联

不同类别识别精度与对应 AP 的关联

4. Error Diagnosis

(1)定义四种错误类型：

(2)对于每种错误，人为地消除后观察其提升，没有了分类方面的错误后，性能提升最明显：

5. Invariance Analysis

做各种数据处理，观察性能变化。总的来说，FCOS，RetinaNet 属于最优秀的那一档。

结论

(1)现在检测器的性能还没有离上界还有一定差距(但似乎在 IoU@0.5 时已经十分接近上界了)；

(2)检测器的瓶颈在目标识别(recognition)上；

(3)检测器缺乏鲁棒性；

(4)context 对小物体比较重要，但是影响大物体的性能(掉点)。

最后，辛苦作者们了！他们的分析工具开源链接：

https://github.com/aliborji/DeetctionUpperbound，但是现在似乎还是空的，后面应该会放上去。

-End-

*延伸阅读

• xYOLO | 最新最快的实时目标检测

• CVPR2019通用目标检测

• 基于深度学习的视频目标检测综述

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