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论文地址： https://arxiv.org/pdf/1904.04821.pdf

01

概述

在目标检测框架中，平等对待所有样本并以平均性能最大化目标是一种常见的范例。在今天分享中，研究者通过仔细研究不同的样本如何对以mAP衡量的总体性能做出贡献，重新审视了这一范式。

研究表明，每个小批次中的样本既不是独立的，也不是同等重要的，因此平均而言，更好的分类器并不一定意味着更高的mAP。在这项研究的激励下，研究者提出了原始样本的概念，这些样本在推动检测性能方面起着关键作用。研究者进一步开发了一种简单而有效的抽样和学习策略，称为“预防样本注意力”（PISA），将训练过程重点指向此类样本。

研究者的实验表明，在训练检测器时，关注prime sample（其实就是正样本中IoU高的样本和负样本中得分高的样本）通常比关注难样本更有效。特别是，在MSCOCO数据集上，PISA在单级和两级检测器上的性能始终优于随机采样基线和难挖掘方案，例如OHEM和Focal Loss，大约为2%，即使其具有强大的主干ResNeXt-101。

02

背景

Improvement of NMS with localization confidence

IoUNet建议使用定位置信度而不是NMS的分类分数。它增加了一个额外的分支来预测样本的IoU，并使用NMS的定位置信度，即预测IoU。IoUNet和新提出的方法之间存在一些主要差异。

首先，IoUNet旨在为预测IoU较高的候选提供更高的分数。在这项工作中，研究者发现高IoU并不一定意味着对训练很重要。特别是，围绕目标的候选之间的相对排名也起着至关重要的作用。其次，研究者的目标不是改进NMS，没有利用额外的分支来预测定位置信度，而是调查prime sample的重要性，并建议更多地关注基于重要性的重加权的基础样本，以及将两个分支的训练关联起来的新损失。

03

Prime Sample

左：白色虚线表示ground truth，红色框表示prime sample，蓝框为难例样本

右：不同采样策略下模型的PR曲线，random表示平等对待各个样本，hard表示重点关注难例样本，prima表示重点关注重要样本

可以看到，基于prime sample的采样策略能够更好地提升检测器的性能，原因是什么呢？

目标检测中，我们的目的是提高mAP，首先就要了解什么是mAP？

AP就是ROC曲线下的面积。在绘制ROC曲线时，检测框的置信度决定了该检测框是否被保留，该检测框与标注框的IOU决定了该检测框是否对应了真实目标，这两个方面都影响了TP,FP和Recall,Precision和AP。

根据map的定义，哪些正样本比较重要？

mAP的工作方式揭示了两个标准:

（1）在与ground truth物体重叠的所有包围盒中，IoU最高的那个是最重要的，因为其IoU值会直接影响 recall。（2）在所有不同对象的最高IoU边界框中，具有较高IoU的边界框更为重要，因为随着θ的增大，它们是最后一个低于IoU阈值θ的边界框，因此对总体精度有很大影响。

在这些标准上，正样本中IoU高的样本对于目标检测器而言更为重要。

根据map的定义，哪些负样本比较重要？

（1）在本地区域内的所有负样本中，得分最高的样本最为重要。（2）在不同地区的所有得分最高的样本中，得分较高的样本更为重要，因为它们是第一个降低精度的样本。

在负样本中，因为很多的负样本会通过NMS（非极大值抑制）而去掉。所以，如果一个负样本旁边有个得分更高的样本，那么这个负样本就不重要，因为它会被NMS去掉。

在这些标准上，负样本中得分高的样本对于目标检测器而言更为重要。

IoU-HLR和Score-HLR

根据样本的重要性将样本分为各个级别Hierarchical Local Rank (HLR).：

正样本的分级方法是基于IOU的，所以成为IoU Hierarchical Local Rank (IoU-HLR)。负样本的分级方法是基于Score的，所以叫做Score Hierarchical Local Rank (Score-HLR)。

IoU-HLR:

（1）获得不同标注框的正样本候选框的IOU

（2）根据IOU将候选框分为不同的rank，IOU最大的为top1rank，从而获得局部的rank

（3）不同目标的对应的rank组合在一起，并按照他们的IOU排序，这是全局的rank

（4）最后得到排序结果

这样排序的原因：满足了上面的两个原则

第一个是，同一目标，IOU最大的最重要，它将那些局部排序较高的样本放在前面，这些样本对于每一个单独的gt来说是最重要的；

第二个是，不同目标，IOU大的更重要，在每个rank组内，根据IoU对样本进行重新排序

右侧是负样本按照SCORE的排序方式，他和前面的排序方式是类似的

在下图中绘制了随机样本、难样本和的prime sample分布，以及IoU和分类损失。顶行显示正样本，底行显示负样本。据观察，难正性样本倾向于具有高分类损失，并且沿着IoU轴在更宽的范围内分散，而prime sample正样本趋向于具有高IoU和低分类损失。难负性样本往往具有高分类损失和高IuU，而prime sample负样本也覆盖了一些低损失样本，IuU分布更为分散。这表明这两类样品具有本质上不同的特征。

ISR

研究者提出了一种soft Sampling的方法——Importance-based Sample Reweighting (ISR), 它根据重要程度给samples分配了不同的loss weights，用线性方程可以将ri(第i个样本所在的rank）转换为ui（类别j的第i个样本的重要性），如下所示：

ui和wi存在着一个简单的递增的关系：

cross entropy classification loss可以被改写为：

n和m分别是正样本和全部样本的总量。注意到简单的增加loss weights将会改变loss的全部值和正样本负样本之间的比例，所以我们将wi归一化到wi’为了保证全部正样本的loss不变。

04

实验及可视化

Examples of PISA (bottom) and random sampling (top) results. The score threshold for visualization is 0.2：

coco数据集上的评估结果

© THE END 

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