目标检测论文阅读：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection

论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424

1. 背景

anchor-based之前介绍过，目前主流有两种，一种是类似corner那种做关键点检测的，另一种则是FCOS那种每个点做一个单独的样本，paper重点讨论的是后者。先看一下retinanet和fcos的结构图：

抛出FCOS的center-ness分支，其实二者非常相似，但从网络来说，唯一的差别就是retinanet最后预测的通道数多了一个A的系数，用来标识每个位置的不同anchor。
那么问题来了，为什么两者性能差异这么大？只是预测方式的不同会产生如此巨大的Gap吗？

2. 实验分析

paper为了做公平的对比，做了如下两件事：

统一算法差异，如backbone和loss function等
将retinanet的anchor数量设置为1，每个location仅预测一个格子，和anchor-free预测一个样本对应
此时，两者的差异只剩下回归和分类的不同。回归差异主要来源于初始状态不同，一个从点回归预测距离，一个从框回归预测偏差：

分类差异主要是划分正负样本的不同，retinanet通过iou来进行匹配，同时gt大小也要符合每个level的scale；而FCOS则是主要通过location是不是在点的内部以及各个level的scale：

paper做的一个工作就是，把这两种不同的采样方式(基于iou/基于spatial和scale)，以及两种不同的回归方式(box/point)两两组合，探究主要影响性能的因素，四组结果和对应的状态如下：

红色代表已有算法，绿色代表新组合出来的算法；我们发现，其实回归方式对性能几乎没有影响，影响最大的是分类的方式，更确切地讲，是划分正负样本不同所带来的差异。
作者没有说明这种现象产生的原因，个人理解，主要是因为anchor还涉及到一个初态的问题。即使anchor的中心点在目标内部，但是如果anchor设置的不好，也不容易得到比较好的正样本，anchor-free的方式则没有这个问题。因为anchor设置的有可能好，有可能不好，anchor设置得好，就需要高一点的iou去筛选样本；anchor初始状态不佳，就需要低iou去筛选样本。

3. 改进方法

作者提出了一种全新的ASTT模块，说白了其实就是一个自适应的Iou阈值计算模块，可以算每个level的阈值，方法如下：

简单来说：

针对每个gt，计算它在各个level上和它最接近的k个anchor（根据anchor和gt中心点的距离）
计算每个level上，k个anchor的iou的平均值，假设有L个level，可以得到L个均值
计算2中L个均值的平均值和方差，两者的和作为最终阈值

说白了，这个模块其实做的事情就是：判断gt适合扔到哪个level上，同时根据anchor初始状态的好坏，给一个更恰当的阈值；之所以加上方差，就是为了防止有某个level的数据特别高（例如图(a)）的情况；而平均值则可以计算anchor初始状态相对gt的好坏，作者说这样每个gt大概都可以得到0.2*kL个正样本

4. 实验结果

如果没有ASTT，anchor越多性能就越好，但是加上ASTT即使一个anchor性能也很不错。

ASTT也可以用到anchor-free上，具体方法是假设location位置处是一个8倍下采样率大小的正方形。另外这里的center sampling其实是类似foveabox的一种机制，只有gt中距离中心点最近的若干个点才被划分为正样本，有一定的提升效果但不如ASTT。

最终的实验结果：

原paper收录了特别多的检测算法的数据，ASTT应该是效果最好的。
最后关于这篇文章的思考和讨论，强烈建议大家去本文开始的链接看看作者本人的回答和一些讨论，珠玉在前，我就不献丑了。

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