目标检测论文阅读：GHM(anchor based)

论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.05181
代码链接：https://github.com/libuyu/GHM_Detection
今天介绍一篇AAAI 2019的文章，Gradient Harmonized Single-stage Detector。文章的motivation和focal loss有一点相似，都是致力于不平衡问题。

1. Background

首先，关于目标检测的类别不平衡问题就不再赘述了。有疑问可以去看focal loss了解。这里有一个问题，为什么focal loss调整权重就可以改善不平衡？作者认为这一问题本质上是各个样本产生的梯度不平衡问题，而改变了权重不同样本对总共梯度的贡献也就不同了。
作者这里萌生了一个想法，我们都知道传统图像处理中有直方图均衡化的概念，可以把图像各个高度不一的亮度分布拉成一条直线，那如果我统计一下梯度的分布，然后也拉成一条直线，是不是能更好地解决类别不平衡问题呢？而且这样有一个好处，那就是不用像focal loss一样设置两个超参数，对各个数据集自适应能力也比较强。

2. Method

GHM-C

直方图均衡化统计的是图像灰度，那如果梯度也要做一个分布图统计的是什么？作者这里根据求导公式给出了定义：

通过将梯度量化到0~1，可以得到类似这样的梯度分布图：

可以看到，0点附近的g非常小的easy样本其实是占大多数的。而在1附近的样本很多都属于outliers。我们这里直接说下作者最终简化的均衡化方法：

1. 将0~1划分成M个区间
2. 统计落在各个区间的g的数量
3. 最后，计算分类损失的权重
   
   其中，Rind(g)是指落g落在的区间内，一共有多少样本落在这个区间；如果只有一个区间，那么GD(g)等于样本数，GHM-C损失函数等同于交叉熵损失函数。
   这里的样本指的是每个min-batch里面的样本数量，也就是说，每进来一个Min-batch，都会算一下所有样本落在各个区间的数量，计算权重，为了减少极端min-batch影响，作者这里用了滑动系数方法更新落在各个区间的样本数量：
   

GHM-R

首先，为了方便表示和统计回归问题的梯度，作者重新定义了回归问题的损失函数：


显然，ASL1和SL1都是类似的(outliers点梯度约为1，接近零点附近梯度比较小)，而且ASL1导数连续，并且在0~1范围内，很容易定义g并得到分布：


注意到由于回归损失只统计正样本，和分类损失分布差异还是挺大的。统计g的分布，得到新的GHM函数，剩下的就和GHM-C一样了：

最后可以看一下拉伸后的梯度分布：

3. 实验结果

作为单阶段检测算法，这篇文章在COCO上取得的结果也还是不错的，有兴趣的可以看看。

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