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本文作者：飞奔的啦啦啦   |  来源：知乎

https://zhuanlan.zhihu.com/p/313684358

UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers

论文：https://arxiv.org/abs/2011.09094

中cvpr oral啦！代码和预训练模型已经开源：

https://github.com/dddzg/up-detr

相信大家都有目共睹，无监督预训练模型无论是在nlp(BERT,GPT,XLNet)还是在cv(MoCo,SimCLR,BYOL)上都取得了突破性的进展。而对于无监督（自监督）预训练而言，最重要的就是设计一个合理的pretext，典型的像BERT的masked language model，MoCo的instance discrimination。他们都通过一定的方式，从样本中无监督的构造了一个"label"，从而对模型进行预训练，提高下游任务的表现。

回到我们的UP-DETR，对于DETR而言，既然CNN可以是无监督预训练的，那么transformer能不能也无监督预训练一下呢。这就是我们的motivation。

当然啦，骚想法可以很丰满，可现实总是很骨感（T.T）。对于现有的pretext任务，似乎都不太适合于DETR里transformer的预训练。比如，你想搞个mask，可cv都是连续像素构成语义，没法像nlp天然有个离散的token的概念，最后还可能训成一个mask检测器（狗头。直接把MoCo那一套搬过也不太可行。我们认为主要的原因是DETR中的transformer主要是用来做空间信息上的定位而MoCo那一套主要是用来提高CNN的instance discrimination。

更重要的是，无监督预训练检测器，这听起来就很违背自觉，因为是不是object某种意义上明明就是人为定义的。所以，我们换了一个思路，提出了一个叫random query patch detection的pretext，具体而言就是从原图中，我们随机的框若干个patch下来，把这些patch输入到decoder，原图输入到encoder，然后整个任务就变成了给定patch找他们在原图中的位置。最后，对于一个无监督训好的DETR，只要输入patch，它天然就能做到如下图的无监督定位patch的功能（不需要额外的nms后处理），当然这个patch还能支持数据增强和尺度变换。从这个预训练任务的角度来说，一个patch是不是object本身没有任何先验。

idea其实就这么简单，但具体实现上，我们其实遇到了两个主要的问题，在paper里，我们把它们总结为：multi-task learning和multi-query localization。更多详细的内容大家可以参阅我们的论文，这里我们简单介绍一下：

• 对于multi-task learning，主要是由于目标检测其实本身就带有定位和分类两个任务，这两个任务对特征其实有着不同的偏好。这其实在之前许许多多工作中都有大佬提到了，因此许多目标检测的工作通常会设计了两条不同的分支（带有额外卷积结构）分别对应于分类和回归。而detr其实完全共享了同一组特征，在实验中，我们发现如果只做patch的定位，不管分类的话，UP-DETR迁移到voc上效果会不好。这意味着定位和分类，特征偏好上确实是有冲突的。所以，为了在预训练中权衡这两个任务的偏好，我们固定了预训练好的CNN权重，新增了一个叫patch feature reconstruction的分支。motivation就是希望经过transformer的特征能保持和经过CNN后的特征一致的分类判别性。

• 对于multi-query localization，主要是说对于DETR，decoder其实有100个object query，这100个object query其实是100个网络隐式学到的空间位置偏好的embedding。我们实际上是随机搞了M个query patch，因为patch可能会在任意位置，直觉上得一个patch加到多个object query上，所以我们讨论了一下如何在预训练过程中，把这M个query patch分配到100个embedding上去。我们从最简单的single-query开始介绍，把它拓展到了支持multi-query的预训练。对于multi-query，我们认为有两个要满足的条件，第一个是 query之间框的预测是独立的，所以我们提出了一个放在decoder上的attention mask，保证query之间彼此不可见。第二个是100个embedding和M个query patch应当是没有任何位置先验限制的，我们提出了object query shuffle的方法去达到这种随机性。

解决了这俩问题，UP-DETR的预训练过程如下图所示，除此之外，下游目标检测的微调是和训DETR一模一样的：

在实验中，通过在ImageNet上无监督预训练，UP-DETR在VOC和COCO上都取得了更快的收敛和更高的精度。即便在充足长的训练epoch下，VOC上仍然有3 AP以上的提升，而对于COCO，UP-DETR仍然可以获得0.7 AP的提升（42.8 AP）。要知道的是，对于在充足训练时间下的COCO，预训练CNN对于Faster R-CNN已经不重要了，但是对于DETR而言，预训练CNN和transformer仍然能提升其性能。

最后的话，怕大家误解，我先提前辩解一下，我们和DETR用的是一模一样的模型结构，都是没有FPN，以ResNet50最后一层作为encoder特征输入（当然，由于attention高昂的复杂度也做不了FPN），这导致了小物体依旧挺拉跨，所以AP的提升比起deformable DETR和sparse R-CNN自然会低一些（噗通）。我觉得吧，站在通用视觉表征的立场上，这锅怎么也得分给ResNet一半吧。希望知乎大佬们轻喷（害怕.jpg）。

上述论文和代码下载

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