cascade rcnn:delving into high quality object detection

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1. Introduction

检测器必须找到true positive的同时抑制非常接近的false positives，在二阶段中false positive是个要解决的问题，因为RPN已经做了部分负样本的筛选和采样，如果在一阶段中negitives样本的处理可能更麻烦一些。

上图中（a）中u=0.5是常用的正负样本界定的阈值，但是当阈值取0.5时会有较多的误检，因为0.5的阈值会使得正样本中有较多的背景，这是较多误检的原因；（b）用0.7的IOU阈值可以减少误检，但检测效果不一定最好，主要原因在于IOU阈值越高，正样本的数量就越少，因此过拟合的风险就越大。直观上训练时IOU越大，检测的box越少，但是普遍质量较高，不过容易过拟合，IOU较小，在训练时可能会引入噪声，不利于训练。上图（c）是衡量模型的定位性能的，横坐标是input Iou表示RPN输出的proposal与gt的Iou，纵坐标Output Iou是经过RCNN的box分支回归输出后与gt bbox的Iou，不同颜色的线表示不同的IOU阈值，每个bounding box regressor在接近检测器训练IOU阈值时表现的最好，以u=0.5为例，当对RPN输出的proposal使用0.5来切分正负样本时，在mmdet中示例如下。对于bbox质量较差的（input iou在0.5到0.55之间）经过rcnn回归后效果提升明显，output iou可以达到0.75（和正样本分布有关系，在该区间内正样本较多），可见上图中的蓝线，随着proposal质量的增加，rcnn回归的bbox质量也在增加，但是input iou越大的proposal，回归后提升越来越不明显，虽然精度没有怎么下降，如右图中的u=0.5，ap为0.349，看u=0.7,对于低质量的proposal，其提升较少，这主要是低质量的proposal被过滤掉，没有得到训练，对于高质量的bbox，提升很大。可以发现，Input IoU 在 0.55~0.6 范围内 proposal 阈值设置为 0.5 时 detector 性能最好，在 0.6~0.75 阈值为 0.6 的 detector 性能最佳，而到了 0.75 之后就是阈值为 0.7 的 detector 性能最好了。（如图上的三条线，先是蓝线高，再是绿线高，最后红线高）。In general, a detector optimized at a single IoU level is not necessarily optimal at other levels. These observations suggest that higher quality detection requires a closer quality match between the detector and the hypotheses that it processes. In general, a detector can only have high quality if presented with high quality proposals.一个检测器在单个IOU阈值下优化好并不意味着在其他级别里效果也好，这些观察表明，更高质量的检测要求检测器与其处理的假设之间更紧密的匹配，一般来说，一个检测器只有在提供高质量的proposal下才能有好的效果。只有输入 proposal 自身的 IoU 分布和 detector 训练用的阈值 IoU 较为接近的时候，detector 性能才最好，或者说阈值 IoU 设置应该和 R-CNN 训练的输入样本 IoU 分布接近的时候，性能最好。

assigner=dict(type='MaxIoUAssigner',pos_iou_thr=0.5,neg_iou_thr=0.5,min_pos_iou=0.5,match_low_quality=False,ignore_iof_thr=-1),sampler=dict(type='RandomSampler',num=512,pos_fraction=0.25,neg_pos_ub=-1,add_gt_as_proposals=True),

上图（d）中，只增加了u=0.7效果是不佳的，通常强制使用较大的IOU阈值会导致整训练样本指数级下降，这使得高阈值的训练策略很容易过拟合。另外就是推理时的阈值和训练时的阈值不一致，会导致mismatch，如果在不一致的阈值下检测，那结果可能是次优的。

在本文中作者提出了级联rcnn，cascade rcnn阶段依次训练，上一个阶段的输出训练下一个阶段，因此从图上图（c）中可以看到output iou都是要优于input iou的，都在灰线的上面，灰线是输入等于输出的。这也表明使用某个IOU阈值的output iou是不错的分布，可以训练下一个更高IOU阈值的检测器。by adjusting bounding boxes, each stage aims to find a good set of close false positives for training the next stage.通过对bounding box的调整，其目的是在下一个训练找到一组良好的接近的false positives,因为这是二阶段的算法，false positive是影响检测器效果的重要因素，如图a,b所示，就是一些离前景很近的背景（具备一定IOU的背景）产生了误检。

2.object detection

H0表示RPN的输出，H1是rcnn的检测，C是分类分数，B是bounding box。

2.1 Bounding box regression

g是target bounding box,b是candidate bounding box,是来自于图像patch x的。L是对delta计算距离向量的。

对b进行的小调整，对上式的影响非常小，R的公式要比分类的变化小很多，因此提高多任务的有效性，对delta通过均值方差做归一化。其实这一块得注意一些的，均值和方差是人工指定的，在mmdet中，target_means为0，target_stds的值在三个阶段是越来越小的，这个标准差分别是在对box 编码时候放在x，y，w，h的分母上的，值越小，意味着对应的编码偏差项的放大效应越强，rpn编码阶段标准差为1，没有放大偏差；不同stage的rcnn的编码阶段，这个偏差值是越来越小的，意味着对应项的偏差放大效应越来越强。可以理解为rcnn的靠后的stage对于box预测的是比前面stage的准确，这时候后面stage和前面stage发生同样的预测偏差时，需要加大对后续stage预测时发生偏差的惩罚。这块是算是一个和faster rcnn不太一样的点了。

2.2 classification

L是cross-entropy loss.

2.3 detection quality

当u值较高时，positives样本包含背景较少，但很难收集到足够的positive训练样本，当u较低时，可以使用更丰富和多样化的positive样本来训练。但是分类器对很接近的false positive很难判定。

3.cascade rcnn

3.1 cascaded bounding box regression

这其中（d）是作者提的cascade rcnn，H1，H2，H3是不同IOU阈值的rcnn，每一部分使用的输入都是上一阶段产生的proposal。1.级联回归是一种resampling的过程，可改变不同阶段处理的假设分布，2.它同时用于推理和训练，因此推理和训练之间是不存在IOU阈值差异的，保证了不会存在mismatch问题，3.多个回归对不同阶段的resampled分布做了优化。

3.2 cascaded detection

第一行横纵轴分别是回归目标中 bbox 的 x 方向和 y 方向偏移量；第二行横纵轴分别是回归目标中 bbox 的宽、高偏差量。可以看到，从 1st stage 到 2nd stage，proposal 的分布其实已经发生很大变化了，因为很多噪声样本经过 bbox 回归后实际上也提高了 IoU，2nd 和 3rd 中的那些红色点已经属于 outliers，如果不提高阈值来去掉它们，就会引入大量噪声干扰，对结果很不利。从这里也可以看出，阈值重新选取本质上是一个 resample 过程，它保证了样本质量。

但是不断提高Iou阈值，会不会导致后续正样本越来越少，而造成过拟合？

可以看出，样本不仅没有减少，而且稍稍有增加。说明本文方法不会减少正样本数量，是有效的。并且可以发现各个阶段那个 IoU 的 bbox 分布最多。

通过上面的分析，作者指出级联多个 R-CNN 模块，并且不断提高 IoU 阈值，在每个阶段不断进行正负样本重采样策略，不仅不会出现过拟合，而且可以实现极大的性能提升。在代码层面实现是在 Faster R-CNN 后面再级联 n 个 R-CNN，每个 R-CNN 的输入都是前一个 R-CNN 的检测输出。

在mmdet中，在coco上，R-50-FPN，pytorch版本的，box AP为40.3.

在papaerwithcode上的指标为，coco上minival（5k）上，cascade rcnn（resnet50-FPN）：box AP为40.3，AP50：59.4，AP75:43.7，APS:22.9，APM:43.7，APL：54.1

在coco test-dev(20k)上，cascade rcnn（resnet101-FPN）box AP为38.8，AP50：61.1，AP75:41.9，APS:21.3，APM:41.8，APL：49.8.cascade rcnn（resnet50-FPN）：box AP为36.4，AP50：57.5，AP75:39.5，APS:16.6，APM:39.9，APL：51.4

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