目标检测中如何定义正负样本，和正负样本在学习过程中loss计算起的作用
如何定义正负样本，和正负样本在学习过程中loss计算起的作用
- 正负样本定义
- 分类和回归head如何学习和利用划分后的正负样本（loss如何计算）
- 正负样本在分类中loss计算的处理
- 正样本在bbox 回归中的loss计算
在目标检测中，经常说起正负样本。本文仔细说一下，如何定义正负样本；定义正负样本之后，在loss计算中，正负样本分别参与到classification head和regression head中，是如何使用正负样本信息进行监督学习的。loss如何从正负样本中，直接得到这两类样本对不同任务的损失函数和梯度更新。
正负样本定义
在ROI RPN过程中，整个图像中，正样本的区域少，大部分是负样本，因此，要处理好正负样本不平衡问题，网络提取特征，feature中的绝大多数都是negative，只有和ground truth，iou较高的区域，才被assign为positive sample。因此，2000个proposal，几十个是positive，大多数是negative，极度不平衡。此时，就有一些正负样本采样的方法，提出来。anchor 和gt的最大iou，大于某个a阈值，为positive，anchor 和gt的最大iou 小于 某个b阈值，为negative。对于没有被分配到anchor的gt，分配任何一个与他iou 大于某个c阈值的gt。确保每个gt都有一个或多个anchor对应。其他的是ignore。
positive，negative，比例1:3。这是roi的选择，rpn阶段，同理，rcnn阶段，再进行样本采样。 然后，再进行特征提取，做classification和regression。让模型学到有用的特征。
都会在loss里， 进行处理。负样本，直接在loss里面。如果负样本太多，虽然大多数容易分对，但是对loss的贡献很大，导致正样本难以处理。
对于目标检测算法，主要需要关注的是对应着真实物体的正样本，在训练时会根据其loss来调整网络参数。相比之下，负样本对应着图像的背景，如果有大量的负样本参与训练，则会淹没正样本的损失，从而降低网络收敛的效率与检测精度。
回归方式：从点回归，还是anchor回归。anchor free， anchor based问题的一些区别：正负样本定义；2.回归分支中从point回归还是从anchor回归。从point回归就是指的每个点预测距离4条边的距离模式，而从anchor回归是指的retinanet那种基于anchor回归的模式。 说明正负样本定义的不同是决定anchor-base和anchor-free的本质区别。
RetinaNet 特点：(1) 多尺度预测输出；(2) 采用FPN结构进行多层特征图融合。 网络进行多尺度预测，尺度一共是5个，每个尺度共享同一个head结构，但是分类和回归分支是不共享权重的。
在loss里面，调节，最著名的是focal loss。对预测概率高的，减少loss，对概率低的，增加loss。抑制简单样本对loss的贡献，加大难样本对loss的贡献。难易样本主要是通过调节loss处理。难分，易分。
分类和回归head如何学习和利用划分后的正负样本（loss如何计算）
正负样本在分类中loss计算的处理
- 只有正负样本，参与到classification的loss计算中。用来监督classification head对正样本，预测的类别为1，one-hot编码下的位置为1，其余负样本为0。由于ignore的是目标的边缘和背景区域，难以学习和判断，直接忽略掉，不进行loss的计算。只需要将正样本，判断为对应target；负样本， 全部判断为0就行。
RetinaNet FPN 这个结构，对label的编码，是包含在正负样本定义中的。
所有的anchor，计算和gt box的iou。如果与某个anchor与 gt box 的iou，大于0.5， 为正样本1，
如果anchor 的最大iou，小于0.4，为负样本，0。
如果anchor与gt的iou>0.4, <0.5，分配为ignore样本，忽略样本，-1。
一共9个anchor，分别是1:2， 2:1， 1:1， aspect ratio为1, 2^(1/3), 2^(2/3)
分类：
classification: focal loss, ignore cases where cls_tgt == -1，只负责0,1正负样本的回归。
pos_neg = cls_targets > -1
给正样本打标签的时候，是将1给到指定的那个class下，为1，其他为0。也就是一个grid位置下的相同形状anchor，只有第i个类别的target为1，其他为0。
(num_classes, num_anchors, fmh, fmw) (4, num_anchors, fmh, fmw)Classification targets are defined as- 1 if IoU with the anchor box in [0.5, 1.0] (positive label)- -1 if IoU with the anchor box in [0.4, 0.5] (to be ignored in the loss)- 0 if IoU with the anchor box in [0.0, 0.4] (negative label)
正样本在bbox 回归中的loss计算
- Bounding Box的回归，只负责处理positive正样本的区域。regression head中，只对划分成正样本的，anchor box，进行 xywh的loss计算。只有正样本，包含了所负责的检测的目标，所以只需要将正样本的anchor回归做好，就能减少bbox 的regression loss。
回归的target为：只负责1，pos样本，也就是正样本anchor的回归。
regression: include all anchor boxes where any class is positive
pos_loc = cls_targets > 0 tx = (x - anchor_x) / anchor_wty = (y - anchor_y) / anchor_htw = log(w / anchor_w)th = log(h / anchor_h)
Classification targets are defined as- 1 if IoU with the anchor box in [0.5, 1.0] (positive label)- -1 if IoU with the anchor box in [0.4, 0.5] (to be ignored in the loss)- 0 if IoU with the anchor box in [0.0, 0.4] (negative label)
两个gt box，分别是两类，分别为 类别1,2。则编码出来的，是与其 iou最大的anchor box，其负责这一类的分类与回归。例如：第i个anchor，负责第1类，则[0, 1, 0] one hot 编码。 第j个anchor 负责第2类，则[0, 0, 1]。只需要对应的[第i类，第几个anchor，anchor的grid的位置h，anchor所在的grid位置w]=1。
计算loss的时候，只需要负责处理target为0,1样本，忽略掉ignore样本。
由于RetinaNet采用了Focal Loss进行正负样本的平衡，所以没有使用采样的方法，来平衡样本。
min_pos_iou=0，可以保证每个GT一定有对应的anchor负责预测。0.4以下是负样本，0.5以上且是最大Iou的anchor是正样本0.4~0.5之间的anchor是忽略样本。其不需要正负样本采样器，因为其是通过平衡分类loss来解决的。
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