ICCV2019 |论文阅读——SCRDet：Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects

SCRDet

前言
一、背景介绍
二、SCRDet算法流程
- 1. SF-Net
- 2. MDA-Net
- 3. Rotation Branch
三、损失函数
- 3.1 Loss Function
- 3.2 Regrssion Loss
- 3.3 Attention Loss
- 3.4 Classification Loss
四、实验部分
- 4.1 DOTA Dataset 的标注格式
- 4.2 Visualization of the MDA-Net
- 4.3 Ablation Study
- 4.4 Peer Methods Comparison
- 4.5 Experiments on Natural Images
五、结论

前言

论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.07126

开源代码：https://github.com/DetectionTeamUCAS/R2CNN-Plus-Plus_Tensorflow

一、背景介绍

目标检测计算机视觉的基石。尽管现在已经取得了很大的进步，但是对于小型目标、杂乱密集和任意旋转方向的目标检测依然存在着巨大的挑战。本文介绍的方法不仅适合用在航拍数据集上，也可以使用在自然图像数据集中，即SCRDet。具体来说，设计了一种采样融合网络，它将多层特征融合到有效的anchor采样中，以提高对于小型目标的检测灵敏度。与此同时，通过抑制噪声和突出物体的特征，使用有监督的像素注意力网络和通道注意力网络，用于小而杂乱的目标检测。为了更准确地进行旋转估计，将IoU常数因子添加到smooth L1 loss中，用来解决旋转边界框的边界问题。

二、SCRDet算法流程

SCRDet 模型由SF-net，MDA-net和rotation branch 组成。这是一种Two stage网络，由sf net 和mda net 提取特征图，在rotation branch 进行位置回归与分类。

算法过程：输入一张图片，首先使用resnet提取特征图，用C3和C4两层在sf-net中进行特征融合和精确的特征采样，提取更多的语义信息和位置信息，经过两个通道的元素相加，得到特征图。然后该特征图F3经过像素注意网络和通道注意网络后，与输入F3进行卷积运算，得到输出新的特征图A3。然后，A3作为Rotation Branch的输入，进行RPN提取候选框，候选框映射到特征图中后进行ROI Align ，然后进行目标分类与位置回归，得到最后预测的结果。

1. SF-Net

输入一张800×800×3的图像，根据缩放因子提取出C2、C3、C4不同尺寸的特征图，将C3和C4在SF-NET中进行特征融合，得到新的特征图F3。SA是特征图相对于原始图像的缩放因子，分别是C2维度是200×200×256，C3维度是100×100×512，C4维度是50×50×1024。

根据上面的实验结果可以得出下面两个结论：

1.c3和c4特征融合，丰富特征信息；
2.增加特征图大小（减小Sa）来提高anchor数。

2. MDA-Net

MDA-NET分别由两部分注意力机制组成，最上面是像素注意力网络，F3经过inception模块使用不同的卷积核进行不同尺度的特征提取，然后经过卷积操作得到双通道的显著性映射（前景和背景），对目标区域进行二值化处理，得到含有目标区域的二值化图（显著性高的区域赋1值，其他不重要的区域赋0值，将图像变成由0\1组成像素点图像）。将二值图进行softmax后把数值限制在[0，1]之间。
下面是通道注意力机制（SEnet的结构），使用GAP输出C个特征通道的数值分布，然后将特征的维度降低到输入的1/r，经过relu激活后再通过一个FC将维度变为原来的维度。然后通过sigmoid获得[0，1]之间归一化的权重。
最后将三个部分相乘，得到新的特征图。

MDA-Net 可以简化为上图所示，即在通道注意力网络和像素注意力网络两个方面对特征图F3进行突出主体目标和弱化非主体，获得新的特征图A3。

3. Rotation Branch

其中，

x,y ：真实框的中心坐标
w,h：真实框的宽和高
θ：真实框的旋转角度
xa ：anchor box
x’ ：预测框

与典型的候选框计算不同，多了一个角度的公式，用于计算候选框的旋转角度。

上图展示了一个理想的形式，蓝色框逆时针旋转到红色框，但是由于角度的周期性，这种损失会非常大。因此模型必须以其他的形式进行回归（当缩放w和h时，蓝色盒子顺时针旋转），这样提高了回归的难度.

下面介绍损失函数的时候会提到怎么解决这个问题。在传统的smooth L1 loss中加入IoU常数因子。在边界的情况下，损失函数|-log(IoU)|接近0，消除了损失突然增加的情况。

三、损失函数

3.1 Loss Function

3.2 Regrssion Loss

由于存在参数angle角度的缘故，增加IoU常数因子，可以解决复杂的回归问题，如图b所示。
在传统的smooth L1 loss中加入IoU常数因子，在边界的情况下，损失函数|-log(IoU)|接近0，消除了损失突然增加的情况。新的损失函数是由两部分组成的，一部分是梯度的方向，另一部分是梯度的大小。此外，利用IOU优化定位精度与IOU为主的度量一致，比坐标回归更直观、有效。

3.3 Attention Loss

3.4 Classification Loss

四、实验部分

4.1 DOTA Dataset 的标注格式

imagesource 表示图像来源，gsd 表示地面的采样距离，前八个数值为矩形框的四个坐标（x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)，后面表示分别是数据集的类比和检测难易程度的标注。

4.2 Visualization of the MDA-Net

a)表示具有模糊边界的图像，b)表示输入的特征图，c）表示输出的新特征图，d）表示具有显著性的特征图，e）表示根据显著性特征图进行二值化得出的二值图，f）表示Ground-truth.

4.3 Ablation Study

SF-Net有效地建模了特征融合和SA设置的灵活性，达到了68.89%的最佳性能，特别是通过对小目标的改进，达到了最好的性能，比如说：车、船、储罐。MDA-Net 进一步提高了大纵横比的检测精度。

4.4 Peer Methods Comparison

Table 3显示了这些方法的性能，ROI-Transformer、ICN和SCRDet在小目标检测中的优异性能归功于特征融合。SCRDet 由于融合过程中感受野的扩展和噪声的衰减，所以对于大型物体来说，它比ICN和ROI-transformer更好。我们的方法在现有出版物中排名第一。结果：MAP达到72.61%。

SCRDet方法在超过一半的类别上达到了最佳的检测精度。

4.5 Experiments on Natural Images

结论：
由图可知，在COCO、VOC2007数据集上使用MDA-net和FPN∗分别提高了0.7%和2.22%。MDA-net在密集对象和小目标中都具有良好的性能检测。
在ICDAR2015数据集中，SCRDet相对于R2CNN-4方法也提高了2.85%。

五、结论

1、提出了一个端到端的多分类检测模型，不仅能够用于航拍图像，还可以用于COCO、VOC等常规数据集的检测。
2、提出了SF-Net，把两个不同层的feature map进行融合，并增加了一种具有较小SA的采样融合网络。
3、提出Pixel Attention和Channel Attention机制，在网络中生成权重以突出目标特征，弱化背景特征。
4、在ROI之后进行任意角的坐标检测，以保存定位信息，解决了密集图像漏检的问题。