FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文解读和代码实践_综合

FCOS是一个全卷积结构的anchor free 目标检测网络。虽然是anchor free，但是mAP精度却比RetinaNet高，而且又是全卷积结构，比起anchor base 的检测网络，少了很多超参数，推理速度也较anchor based的一些方法快上许多。

另外值得一提，作者开源的FCOS项目真的是良心，经常更新维护。
FCOS官方代码

摘要

作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标）。比起RetinaNet， SSD， YOLOV3， Faster RCNN等网络，FCOS不需要anchor，自然也不需要候选框。通过消除anchor，FCOS避免了和ahor相关的复杂计算，比如在训练过程中要计算anchor和GT的IOU值。更重要的是，毕淼了和anchor相关的超参数，比如anchor的数目，比例和尺寸。FCOS具有更简单的网络结构，实现更高的精度。在单尺度单模型下，COCO上得到44.7%的AP。

方法

formulation

作者先论述如何不用anchor做检测。
$Fi∈RH×W×CF_i \in R^{H \times W \times C}$ 视作backbone输出的特征图，框GT记作 ${B_i}$ , $B_i = (x_0^i,y_0^i,x_1^i, y_1^i, c^i)$ 。 $x_0, y_0$ 是左上角坐标值， $x_1, y_1$ 是右下角坐标值， $c_i$ 是第i个目标的类别。
对于在 $F_i$ 上的某个位置（x,y），这个位置映射到原图的位置是 $(s / / 2 + x s, s / / 2 + y s)$ ，这个位置可以视作是在（x,y）在原图对应感受野的中心。
不同于anchor based的方法，使用anchor作为参考，对目标框进行回归。FCOS直接对GT的位置进行回归。具体来说，如果（x，y）这个位置落在GT内，则认为这个位置是正样本，否则就是负样本，（anchor based的办法需要在训练时计算IOU，双阈值，才能判断正负anchor）。对于位置的真值，仍然是四维向量，但计算方式发生了变化。 $p^*=(l^*, t^*, r^*,b^*)$ 用于训练回归分支。四个值分别是这个点在框的四个边的距离。如下图所示：
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文解读和代码实践
如果一个点落到两个框的交集中了，这个点对应的框回归真值又该是多少呢？作者称一个位置如果落到多个框中，这个样本称作ambiguous sample。对于这样的样本，挑面积最小的框作为这个点的回归对象。如下图：
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圆点在两个框中，但蓝色框面积较小，所以这个点的回归对象是由蓝色框作为GT计算出来的。回归GT计算方式也很简单。

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文解读和代码实践

outputs

网络的输出形式也和anchor based 的不同。score分支输出80维向量（其实是81维，数据集是coco），回归分支仍然是四维。注意因为没有anchor，所以输出通道数不需要乘anchor的数目，大大降低了特征图的尺寸。

loss

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FPN带来的提升

anchor free的检测有没有缺点呢，当然有！因为没有了anchor，对于目标重叠或者紧挨在一起的情况，anchor free就处理不好了。如果有anchor，不同尺度和比例的anchor会把即便是一个位置预测的anchor分配到不同目标上。没有anchor就无能为力了。所以作者使用了FPN。
作者认为，对于高层特征，小目标（或者紧挨的目标）的特征值就丢失了，留下的都是大目标或者比较显著的目标特征值。如果在这样的特征图上做预测，会得到很低的recall，因为丢失了很多目标的预测。尤其是对那些ambiguous sample做预测。
所以作者使用的网络是如下图所示：
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上面这一段是简单介绍了一下使用的backbone的具体结构。大家都看得懂。

anchor based 的检测给不同比例尺寸的anchor分配到不同尺度（层级）的特征图上。比如浅层特征，anchor的尺度会小一些。FCOS没有anchor，就直接限制不同尺度（层级）的特征图所能回归的距离。如果一个位置的GT满足两个红色标注的条件，则说明这个位置不适合在当前尺度下预测位置，则这个位置不参与当前层级的回归loss计算。5个层级均有对应的范围。
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FPN减弱了ambiguity的影响，但是，由于不同层级特征预测对应大小的目标，所以使用共享的head网络不合理，作者就使用了一个训练标量参数，scale每一层的特征图，再用exp映射到正值。

center ness

作者发现FPN虽然带来了提升，但仍然有些低质量的框，这些低质量的框是由离目标中心很远的位置预测得到的。作者想减弱那些离目标中心比较远的位置对应的score，达到soft的效果。作者的做法是在score分支在加一个layer预测center ness。每个特征图单元都对应一个值。预测值用sigmoid映射到0-1之间，会用来乘在score上获得最终的分数。而center ness的训练目标是按照下面公式计算得到的。
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可以假设一个点，在某一个框中，被FCOS视作正样本，参与计算score和框回归，同时离框中心还很远，处于边界位置。现在想抑制住这个点的score值，按照上面的公式计算，这个点离左右框的距离比值，和离上下框的距离比值的和，应该很小。乘积值再乘上score就能抑制掉离目标中心远的位置了。注意，centerness只在测试时乘上score，训练时用上面的公式得到target。激活函数式sigmoid
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作者在实验中发现，center ness确实有作用。如果没有centerness，在预测结果中会出现不少score很高，但是box和GT的IOU很低。通过centerNess之后，抑制了很多这样的样本。

代码实践

FCOS这个工程写的很复杂。
先看模型部分，通过build_backbone建立FPN网络作为backbone，build_rpn建立head。class FCOSPostProcessor做后处理，FCOSLossComputation用于训练。
我们着重看看数据如何decode成框的吧。
在forward_for_single_feature_map函数中可以看到如果对特征图解码。输入score，reg，center ness和location。前三个就是三个分支得到的特征图，location是每个像素的坐标（按照公式映射到原图坐标）。
关键步骤有以下：

box_cls = box_cls * centerness[:, :, None] # N, H*W, C
抑制离目标中心远的特征图

detections = torch.stack([
per_locations[:, 0] - per_box_regression[:, 0],
per_locations[:, 1] - per_box_regression[:, 1],
per_locations[:, 0] + per_box_regression[:, 2],
per_locations[:, 1] + per_box_regression[:, 3],
], dim=1) # X
按照计算reg target反过去求得框的左上角，右下角坐标值。

compute_locations_per_level函数就是用来把特征图上每个坐标映射到原图坐标上的。

    def compute_locations_per_level(self, h, w, stride, device):shifts_x = torch.arange(0, w * stride, step=stride,dtype=torch.float32, device=device)   # 0:w*s-1:sshifts_y = torch.arange(0, h * stride, step=stride,dtype=torch.float32, device=device)	# 0:h*s-1:sshift_y, shift_x = torch.meshgrid(shifts_y, shifts_x)  # 整个二维坐标，以s为间隔shift_x = shift_x.reshape(-1)shift_y = shift_y.reshape(-1)locations = torch.stack((shift_x, shift_y), dim=1) + stride // 2  # 就是前面提到的映射公式，把坐标映射到原图上。return locations

代码的运行需要Cpython，编译出NMS的Cpython代码。按照开源的readme安装就行了。如果没有GPU测试，还需要修改inference.py函数select_over_all_levels里面，选择使用boxlist_nms（cpu不支持ml_NMS）而不是boxlist_ml_nms
下图是我随便找了一张图片。速度虽然快，跑的是R50_FPN_1x.pth这个模型。
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updated on 2020.1.9
在windows上即便有GPU，也没法成功编译，因为FCOS基于MaskRCNN-benchmark修改的，而MaskRCNN-benchmark本身就只能在Linux上编译通过。但解决方法不是没有。
首先打开setup.py，删除和CUDA有关的编译选项和文件，只编译cpu下的NMS操作。使用GPU推理的时候，在遇到NMS的地方，先把BoXList这个对象类使用to移到CPU上，NMS处理完再移到GPU上。机智！！！
下面是补充实验，我可视化了centerness。尺度是由小变大。
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关于FCOS的ppt，可以点击这里下载。自己用来做组会用的。